In recent years, the pre-training model has played an important role in promoting the research and development of natural language processing, and the fine-tuning method of the pre-training model has also become an important research field. On the basis of the relevant literature ...
Adapter与Prompt Tuning微调方法研究综述 林令德;刘纳;王正安 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2023(59)2 【摘要】文本挖掘是数据挖掘的一个分支学科,涵盖多种技术,其中自然语言处理技术是文本挖掘的核心工具之一,旨在帮助用户从海量数据中获取有用的信息。近年来,预训练模型对自然语言处理的研究和...
P-tuning: P-tuning方法通过修改预训练模型的自注意力机制,来增强模型对新任务的适应能力。具体而言,P-tuning通过对注意力分布进行加权调整,使模型能够更加准确地理解输入。在各种NLP基准测试中,P-tuning方法展现出了卓越的性能,成为近期研究中的一项重要技术。 Prompt-tuning: Prompt-tuning是一种基于提示的微调方法,...
3.2.5 P-tuning v2(清华2021.10) 3.2.6 Intrinsic Prompt Tuning (IPT,略) 3.3 Other Approaches(略) 下部分详见: 神洛:大模型高效微调综述下: DiffPruning、BitFit、LoRa、AdaLoRA、MAM Adapters、UniPELT62 赞同 · 2 评论文章 一、背景 将预训练好的语言模型(LM)在下游任务上进行微调已成为处理 NLP 任务...
Prompt TuningPrompt Tuning是一种将预训练模型作为特征提取器,通过修改输入的prompt来适应特定任务的方法。与传统的微调方法相比,Prompt Tuning具有更高的灵活性和可扩展性。P-tuningP-tuning是一种改进的微调方法,它通过调整预训练模型的参数分布来提高模型的泛化能力。P-tuning采用了一种参数正则化的方法,使得模型在...
P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。
目录 收起 Adapter Prompt-Tuning LST LoRA 总结 Adapter 背景:Adapter在原始模型中插入一个Adapter层,这个层的参数会在微调时进行训练,而原始模型的权重则保持不变,详见图片,左图Model模型结构 右图为Adapter层: 1.Feed-forward layer: 一个linear 层 + 一个Relu 非线性层 2.Multi-headed attention Layer:...
本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程第四章的第一节,将对参数高效微调中的第一类方法:参数附加方法(包括Prompt-tuning,Adapter-tuning,Proxy-tuning等)进行介绍。本部分内容对应浙江大学开源教材《大模型基础》的4.2节。开源教材大家可以从Github链接 https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs 上...
Prompt-tuning是一种新颖的微调方法,利用了近年来自然语言处理领域的prompting技术。该方法通过修改预训练模型的输入来适应特定任务,使其在输入阶段就考虑到任务的特定需求。Prompt-tuning可以显著提高模型的性能,同时减少了对初始模型的过度依赖和过拟合的风险。
Soft Prompt 通过在输入序列的头部添加可学习的向量,以实现参数高效微调。代表性方法包括 Prefix-tuning 和 Prompt Tuning。Prefix-tuning 通过在每个 Transformer 层的键、值和查询矩阵前面添加可学习的向量,实现对模型表示的微调。Prompt Tuning 仅仅在首个词向量层插入可学习向量,以进一步减少训练参数。