P-tuning 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...
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B https://zhuanlan.zhihu.com/p/620618701
# 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 ...
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。 官方文档地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/tree/main/ptuning 下面...
ChatGLM2-6B的微调方法主要包括LoRA、P-Tuning V2和Freeze等。这些方法各有特点,可以根据具体需求选择适合的方法进行微调。 1. LoRA方法 LoRA方法通过仅微调低秩适应器来实现模型的快速适应。这种方法在保持模型大部分参数不变的情况下,仅对部分参数进行微调,从而降低了计算成本和存储需求。 2. P-Tuning V2方法 P-...
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...
CHATGLM2-6b微调实践,基于P-Tuning v2 微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。
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...
基于P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践 微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。
ChatGLM2-6B P-Tuning v2 是一种基于 Transformer 的预训练语言模型,它在大量无标签数据上进行预训练,并使用 P-tuning 技术进行微调。P-tuning 是一种半监督学习技术,它使用无标签数据来增强预训练模型的泛化能力。下面我们将通过一个实例展示如何使用 ChatGLM2-6B P-Tuning v2 进行医疗问答任务的微调训练。假设...