当前主流的LLM模型微调方法有prefix-tuning,p-tuning和lora等方法,其中LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调 官方网址: https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前...
P-tuning,全称为参数微调(Parameter Tuning),是一种在机器学习领域中广泛应用于提高模型性能的技术。特别是在深度学习领域,P-tuning已经成为一项关键的技术手段。其基本原理是通过调整模型的一些参数来优化模型的性能,这些参数通常包括神经网络的权重和偏置,以及其他控制模型行为的参数。 在实际应用中,P-tuning的重要性不...
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...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 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...
2\. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 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...
本文参考 ChatGLM2-6B 官方文档,在矩池云复现了对于 ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调。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。 ``
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 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...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 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...
4、ptuning微调问题 按ptuing/readme.md的介绍,把AdvertiseGen训练了一把,量化8(其它核心参数没改) 代码语言:javascript 复制 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=1torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_fil...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 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...