Adapter-based tuning最早源于19年的【ICML2019: Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP adapters】 Adapter module会先把输入的d维向量映射为一个小的m维向量,通过非线性层后,再从m维向量映射回d维向量;其中也用到了残差网络,结构如下图(右): Adapter的效果可以大幅减少微调的参数量: 代码实现可参考:goog...
在零样本领域迁移中,Prompt Tuning可以改善泛化性能。 1.2.4 P-Tuning v2 其结构如下: 1.2.4.1 P-Tuning v2的特点 P-Tuning v2每一层的输入都加入了Tokens,允许更高的任务容量同时保持参数效率;且添加到更深层的提示对模型的预测有更直接的影响。 1.2.4.2 P-Tuning v2的实验结果 使用的是BERT系列和GLM系列模...
接下来按照finetuning.py里面代码分三部分讲解。 step1:加载prompt数据集 通过构造数据集迭代器InstructionDataset类 dataset_train = InstructionDataset( data_path=args.data_path, model_path=args.llama_model_path, max_words=args.max_seq_len,partition="train" ...
GraphAdapter: Tuning Vision-Language Models With Dual Knowledge Graph The efficient tuning method for VLMs Xin Li, Dongze Lian, Zhihe Lu, Jiawang Bai, Zhibo Chen and Xinchao Wang University of Science and Technology of China (USTC), National University of Singapore (NUS) 🔖 New!!! | 2023...
1.2.1 Prefix Tuning 其结构如下: 只优化前缀(红色前缀块),该前缀添加到每一个Transformer Block中。 1.2.1.1 Prefix Tuning的特点 1. 冻结预训练语言模型的参数,为每个任务存储特定的连续可微的前缀,节省空间。 2. 训练间增加MLP层以达到稳定。 3. 对于不同模型构造不同的Prefix。
下面是我实现适配器方法的额外实验,并运行比较,以微调用于情感分类的蒸馏器模型: 只调优最后两层作为性能基准; 插入和微调适配器层; 对原始模型的各层进行微调; 插入适配器层和微调所有层作为控制实验。 所有的代码示例都可以在GitHub上找到。LLM-finetuning-scripts/adapter/distilbert-movie-revie...
prompt tuning用于文本输入,但作者提出CLIP-Adapter在视觉或语言分支上使用特征适配器进行微调。具体而言,CLIP-Adapter采用额外的瓶颈层来学习新特征,并与原始预训练特征进行残差样式的特征混合。因此,CLIP-Adapter在保持简单设计的同时,能够超越上下文优化。各种视觉分类任务的实验和广泛消融研究证明了本文方法的有效性。