一P-tuningV2概述 P-tuningV2方法是P-tuning方法的改进,主要是基于P-tuning和prefix-tuning技术,引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning等策略进行优化的。和P-tuning相比改进之后的P-tuning v2可以在不参数量的模型上微调效果达到Fine tuning的水平,而P-tuning只能在参数量达到百亿量级的模型上才会有好的效...
v2版本主要基于p-tuning和prefix-tuning技术。prompt 向量是在模型的 embedding 层与其他输入 token 的 embedding 相拼接的,且通过在预训练模型的每一层引入可训练的 prompt 向量来提高模型对特定任务的适应性。 p-tuning主要是利用一个prompt encoder,将prompt先encoder再与input embedding进行拼接。 prefix-tuning是在...
v2版本主要基于p-tuning和prefix-tuning技术。prompt 向量是在模型的 embedding 层与其他输入 token 的 embedding 相拼接的,且通过在预训练模型的每一层引入可训练的 prompt 向量来提高模型对特定任务的适应性。 p-tuning主要是利用一个prompt encoder,将prompt先encoder再与input embedding进行拼接。 prefix-tuning是在...
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...
其中,SFT(Supervised Fine-tuning)和P-tuning V2是ChatGLM中两种重要的微调方法。一、Supervised Fine-tuningSFT是一种有监督的微调方法,它使用标注的数据来优化模型的参数,以提高模型在特定任务上的性能。在ChatGLM中,SFT使用指令数据来进行微调,使模型能够更好地理解和生成符合指令要求的文本。具体而言,SFT主要包括...
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-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,它通过微调连续提示而非整个语言模型参数,...
P-Tuning是一种创新的模型微调方法,它采用参数剪枝技术,显著减少微调的参数量。P-Tuning v2作为P-Tuning的升级版,采用更高效的剪枝方法,进一步降低模型微调的参数量。其核心思想是通过自适应剪枝策略去除冗余参数,并使用特殊压缩方法减少参数大小,从而得到轻便、高效的轻量级模型。 二、项目准备 环境配置:租借autoDL GPU...
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微调...
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...
3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的prefix。优点是适用于多任务学习,但在自然语言理解任务上表现可能不佳。 4. Freeze微调:主要用于大语言模型的微调,后几层网络提取语义特征...