• Prefix-Tuning• Prompt-Tuning• P-Tuning• P-Tuning-v2 CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其...
1 Deep Prompt Encoding:采用 Prefix-tuning 的做法,在输入前面的每层加入可微调的参数。 2 None-reparameterization:对pseudo token,不再增加其他网络结构进行表征(如用于 prefix-tuning 的 MLP),且不再替换pre-trained model word embedding,取而代之的是直接对pseudo token对应的深层模型的参数进行微调。 3 Multi...
GRAPH_EXTRACTION_PROMPT = """-Goal-Given a text document that is potentially relevant to this activity and a list of entity types, identify all entities of those types from the text and all relationships among the identified entities. -Steps-1. Identify all entities. For each identified entity...
LM_FINE_TUNING=TrueclassPTuningBert(nn.Module):def__init__(self):super(PTuningBert,self).__init__()self.pre_train=PRE_TRAIN# TODO 如果仅微调prompt则冻结预训练模型forparaminself.pre_train.parameters():param.requires_grad=LM_FINE_TUNINGself.embedding=self.pre_train.bert.get_input_embeddings...
本文首次提出“Pre-training、Prompt、Fine-tuning”的概念将下游任务进行重构,使其具有与Pretext相似的任务目标,弥补GNN之间的任务差距,解决由传统GNN预训练中Pretext任务与下游任务之间内在训练目标差距导致的难以引出预训练的图知识、负迁移的问题。实验表明,该训练策略优于其它所有训练策略,包括监督学习、联合训练和传统...
相比于现有的Prompt tuning方式,P-tuning v2的调整主要体现在: 1.为了增强对下游任务的通用性,使用类似Fine-tuning的[CLS]为作为任务的预测表征 2.引入Deep Prompt Tuning,在Transformer的每一层Block中的输入层,对输入添加一定长度的前缀Prompt Embedding,让模型自适应学习Prompt的表征 ...
简介:嵌入(Embedding)、微调(Fine-tuning)和提示工程(Prompt Engineering)是人工智能领域中重要的概念。本文将深入探讨它们的定义、工作原理和实际应用,旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在人工智能领域,嵌入(Embedding)、...
此外,基于Emdedding加Prompt的方案,一般输入消耗的都可能会很长,导致调用的成本更高,响应时间更长。如果将用户说明书中被提问的高频问题通过Fine-Tuning融入大模型中,可以大幅减少提问需要消耗的Token、加快响应时间,可见这些技术之间都是相互关联相互配合的。
·全面微调(Full Fine-tuning):使用特定于任务的数据调整 LLM 的所有参数 ·参数高效微调 (PEFT):修改所选参数以实现更有效的适应 ·提示工程(Prompt Engineering):细化模型输入以指导其输出 ·检索增强生成(RAG):将提示工程与数据库查询合并,以获得上下文丰富的答案 ...
提示微调(Prompt Tuning),指只用一个冻结的语言模型来微调连续提示向量的方法,大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)的背景下,先前的工作表明,以 P-Tuning 为代表的提示微调算法,在不使用精调的情况下,具有独特的规模效应:当预训练模型规模增长至 100...