• 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...
提示微调(Prompt-Tuning):妨碍图对比预训练方法发挥自身优势的关键在于图对比学习的训练目标与推荐任务目标的差距过大。采用Prompt-Tuning的方法来修饰预训练完毕的图表征向量使其更契合下游推荐任务的场景成为了一个可能可行的解决方案。由于人工进行提示设计需要高昂成本,且在缺乏专业知识和数据集额外信息的情况下几乎无法...
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...
另一种方法是提示微调,也叫Prompt-turning,也就是增加额外的用于微调提示的层,通过训练来学习这些层的参数。 fine-turning和prompting如何选择? 两者各有千秋,且不矛盾,通常可以结合两者各自的优点来达到更好的效果,例如,你可以用过fine-turning微调一个预训练模型,在推理时通过提示工程来优化性能。
消融实验说明了知识蒸馏和soft prompt-tuning的效用。如表5所示:(1)对于没有Prompt的变体,其在所有三个数据集上的性能都比PromptMM要差。这表明去除提示调整可能会导致知识蒸馏的语义差距。模态感知投影可能也存在过拟合,并且可能仅限于编码与推荐任务相关的多模态上下文,而没有提示调整增强。(2)在去除成对蒸馏时,...
原文：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks 作者: Xiao Liu1,2 , Kaixuan Ji1 代码: github.com/THUDM/P-tuning...一、简介 提示微调，使用一个冻结的语言模型来微调连续的提示，显著降低了每个任务的存储和内存需求。然而，先前的...
P-Tuning、PET、Fine-Tuning效果对比 P-Tuning理论方法简介 前文所介绍的《提示学习系列:prompt自然语言模板微调BERT/GPT2实现文本分类》中,指出用自然语言来诱导预训练模型完成NLU任务,例如在文本分类任务中,通过自然语言配合BERT的MLM完型填空过程来对要预测的分类做填空,而GPT-2也是构造自然语言让其进行续写得出分类...
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...
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...