在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token...
(上):针对表格描述(Table-to-text)、文章总结(Summarization)、翻译(Translation)三种任务,Fine-Tuning需微调三个LM,且需保存每个特定任务的LM参数,臃肿和低效;(下):然而,Prefix Tuning要清爽得多,针对三类任务,只需训练三个Prefix生成器,原LM参数可直接复用。 推理阶段,只需要将任务相关的输入序列与训练好的前缀嵌...
一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
Prefix-Tuning是一种基于前缀的微调技术。它通过在输入序列的前面添加可学习的前缀来调整模型参数,从而实现对大模型的微调。与传统的微调方法相比,Prefix-Tuning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,Prefix-Tuning在各种NLP任务上取得了较好的性能表现。四、Prompt-Tuning(P-Tuning)Prompt-Tuni...
在大模型时代,微调是使模型适应特定任务的关键步骤。本文将介绍五种大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并总结它们的优缺点。
四、Prefix Tuning Prefix-tuning对应的论文是《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation(2021)》,其核心思想是通过在输入序列前添加一组可训练的前缀向量(Prefix),这些前缀向量作为额外的上下文信息,与输入序列共同通过模型的注意力机制进行处理。不过详细的计算过程,建议阅读ICLR 2022的论文《TOWARDS ...
- Adapter Tuning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”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成...
1.2.1.2 Prefix Tuning的实验结果 对于表格到文本任务,使用GPT-2MEDIUM和GPT-2LARGE模型。在表格到文本任务上,Prefix Tuning优于Fine-Tuning(全量微调)和Adapter-Tuning。对于摘要任务,使用BART-LARGE模型。在摘要任务上,Prefix Tuning比全量微调弱。 1.2.2 P-Tuning ...
随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的应用日益广泛。然而,随着模型参数的不断增加,如何在保持模型性能的同时,减少计算和存储成本成为了一个亟待解决的问题。参数高效微调技术应运而生,其中Prefix Tuning与LLaMA-Adapter作为两种代表性
本文解释了微调的广义概念,并讨论了流行的参数高效微调方法,如Prefix Tuning和Adapter。最后,我们将关注最新的LLaMA-Adapter方法,并探讨其实际应用。 1. 大语言模型的微调 自GPT-2和GPT-3以来,我们已经看到,预训练在通用文本语料库上的生成性大型语言模型(LLM)能够进行上下文学习,这不需要我们进一步训练或微调预训练的...