v2微调技术利用deep prompt tuning,即对预训练Transformer的每一层输入应用continuous prompts。deep prompt tuning增加了continuo us prompts的能力,并缩小了跨各种设置进行微调的差距,特别是对于小型模型和困难任务 上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立的。 Chat...
一P-tuningV2概述 二P-Tuning V2高效微调ChatGLM的步骤 1 项目和环境搭建 2 数据集处理 3 P-Tuning v2微调步骤 4 模型推理 三 两种高效微调方式效果对比 四 结束语 引言 上周给大家介绍了另一种基于LORA的高效微调ChatGLM-6B模型的方法。本周分享一下另一种高效的微调方法——P-Tuning v2方法,同时在文章的...
结果分析:对比微调前后的模型性能,分析P-Tuning v2对ChatGLM-6B模型的影响。通常,微调后的模型在保持较高性能的同时,将具有更小的模型大小和更快的推理速度。 六、微调后的模型应用 经过P-Tuning v2微调后的ChatGLM-6B模型,具有更小的模型大小和更快的推理速度,更适用于各种实际应用场景。例如,在千帆大模型开发...
通过微调,我们可以在特定任务上提升预训练模型的性能,使其更好地适应实际应用需求。本文将重点介绍基于P-Tuning V2技术的ChatGLM3微调实战过程,为读者提供一份详尽的实践指南。 一、引言 ChatGLM3是一个强大的对话模型,其性能在多个任务上表现出色。然而,对于特定任务,我们可能需要对模型进行微调以获得更好的效果。P...
DeepSpeed/P-Tuning v2是一种基于参数剪枝的模型微调方法。与传统的模型剪枝方法不同,P-Tuning v2在已训练好的大型语言模型上进行剪枝,旨在得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。该方法首先使用一种自适应的剪枝策略,对大型语言模型中的参数进行裁剪,去除其中不必要的冗余参数。然后,对于被剪枝的参数,P-Tuning ...
1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev.json \--prompt_column content \--response_column su...
P-Tuning是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。P-Tuning v2在此基础上进行了改进,通过引入deep prompt tuning方案,提高了模型对特定任务的适应性。具体步骤如下: 数据集准备:根据具体应用场景准备训练和验证数据集。数据集应为JSON格式,包含输入文本和对应的输出文本。 安装额外依赖:为了进行P-Tuning v2微...
具体而言，Prefix-tuning在NLG任务中应用，通过Prefix、输入、输出三部分组成，Prefix-tuning对预训练参数进行固定，而Prefix参数则进行微调，包括在embedding层的输入进行调整。P-Tuning v2将此技术应用于NLU任务，显著提升了效果。在参数训练上，P-Tuning v2实际上就是Prefix-tuning。与P-Tuning v1相比，v2...
# 使用p-tuning对chatglm-6b进行微调 # 先手动把ptuningv2.zip解压到work/ptuningv2 , 再执行train.sh, 训练参数也是在这个文件中设定的 !bash work/ptuningv2/train.sh # train.sh内容 # PRE_SEQ_LEN=128 # LR=2e-2 # CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 work/ptuningv2/main.py \ # --do_train ...
基于P-Tuning 微调 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调,P-Tuning v2 将需要微调的参数量减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。