Adapter Tuning 背景 技术原理 AdapterFusion 背景 技术原理 AdapterDrop 背景 技术原理 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行...
* 功力尚浅, 仅记录一下关于adapter的内容和自己的浅弱理解, 以便讨论, 后面再慢慢完善和优化格式. 欢迎指正和补充, 感谢. (1) Motivation[1] 参数高效的tuning (PEFT);[1] 借助于residual机制, 使其下限作为ident…
每当出现新的下游任务,通过添加Adapter模块来产生一个易于扩展的下游模型,从而避免全量微调与灾难性遗忘的问题。 Adapters Tuning效率很高,通过微调不到4%的模型参数,可以实现与 fine-tuning相当的性能。 在这里插入图片描述 图2. 适配器模块的架构及其与Transformer的整合。 左侧:我们在每个Transformer layer中两次添加...
1. 添加多个 Adapter 为每个任务添加独立的 Adapter: from transformers import AdapterConfig # 定义 Adapter 的配置 adapter_config = AdapterConfig(reduction_factor=16) # 为多个任务添加 Adapter model.add_adapter("task_a_adapter", config=adapter_config) # 任务 A:病历分类 model.add_adapter("task_b_a...
本文将介绍一些常见的参数高效微调技术,比如:BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、P-Tuning v2、Adapter Tuning及其变体、LoRA、AdaLoRA、QLoRA、MAM Adapter、UniPELT等。 推荐阅读列表: 大模型PEFT技术原理(一):BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning...
Adapter Tuning 随着计算机硬件性能的提高,预训练模型参数量越来越多,在训练下游任务时进行全模型微调变得昂贵且耗时,Adapter 的出现缓解了这个问题。Adapter在预训练模型每层中插入用于下游任务的参数,在微调时将模型主体冻结,仅训练特定于任务的参数,减少训练时算力开销。
因此,很多Fine-Tuning方法固定模型的底层参数,仅修改高层参数,如图3。这种改进的理由是:底层参数所提取的特征一般是通用特征,层数越高,所提取的特征与具体任务越相关,所以底层参数其实没必要去动它。 图3 Fine Tuning改进 Adapter Tuning:Adapter Tuning不增加新的下游模型,也不改变预训练模型ϕω的参数 ω ,而是...
回顾一下三种参数高效微调方法-Prefix Tuning、Adapter Tuning、LoRA Prefix Tuning Prefix Tuning 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...
Adapter-tuning通过只微调Adapter模块来让预训练模型适配下游任务;LAMA将预训练语言模型作为知识库以探测模型中包含的知识;PET通过构造完型填空的模式,帮助模型回忆预训练阶段学到的知识,进行少样本文本分类和自然语言推理。 以下是一些Prompt Learning的相关资料: Prompt论文汇总(awesomePrompt):github.com/thunlp/Promp ...
Prefix/Prompt-Tuning :在模型的输入或隐层添加 k 个额外可训练的前缀 tokens(这些前缀是连续的伪 tokens,不对应真实的 tokens),只训练这些前缀参数;--每一层加参数,输入加参数,前缀 Adapter-Tuning :将较小的神经网络层或模块插入预训练模型的每一层,这些新插入的神经模块称为 adapter(适配器),下游任务微调时...