与LoRA 类似,Adapter Tuning 的目标是在不改变预训练模型的原始参数的前提下,使模型能够适应新的任务。 在Adapter Tuning 中,会在模型的每个层或某些特定层之间插入小的神经网络模块,称为“adapters”。这些 adapters 是可以训练的,而原始模型的参数则保持不变。 Adapter Tuning 的关键原理和步骤: 预
1. LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。2. Adapter Tuning： 核心思想：在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”。 优点：仅调整适配器的参数以适应新任务，而...
区别于参数高效微调,指令微调的目标是提升模型的 任务泛化能力,使其无需任务特定训练即可通过自然语言指令解决新… 伍六六 大模型的微调-高效参数微调(Adapter和LoRA) 前一篇我们重点介绍了几种Soft Prompts类的高效参数微调方法,这篇再来回顾一下Adapter类和LoRA类的方法。 Adapter TuningAdapter Tuning 设计了 Adapter...
LoRA是一种半监督学习算法,旨在减少微调过程中的标签数据需求。它通过在预训练模型中引入可学习的参数,使得模型能够在只使用少量标签数据的情况下进行有效的微调。LoRA的主要思想是在保持预训练模型不变的情况下,通过调整可学习参数来适应特定任务。这种方法在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了良好的效果。优点: 减少...
与传统的微调方法相比,LoRA可以更快速地收敛,并且只需要较少的计算资源和时间。实验结果表明,LoRA在各种NLP任务上取得了较好的性能表现。七、结论本文介绍了五种大模型微调技术:Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2和LoRA。这些技术可以在保证性能的同时,大大减少微调过程中的计算量...
动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一范式?动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一奶妈的摇摇车编辑于 2023年12月31日 15:02 分享至 投诉或建议评论 赞与转发0 0 1 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
Prompt-tuning的优势在于其直观性和灵活性,它能够轻松地适应各种不同类型的语言和视觉任务。 五、案例与实践 上述微调方法已在多个领域取得了显著成果。例如,在自然语言处理领域,通过LoRA或Adapter微调的模型,已成功应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务;而Prefix/P/Prompt-tuning则在问答系统、生成式对话等交互性...
Prefix-tuning和P-tuning是两种相似的微调方法,它们通过在模型输入前添加一系列可训练的前缀标记(Prefix Tokens),来引导模型生成符合特定任务的输出。这两种方法的核心区别在于前缀标记的位置和数量。Prefix-tuning通常将前缀标记添加在输入的开头,而P-tuning则可能将前缀标记插入到输入的特定位置。这两种方法都能够有效减少...