54.【清华AI大模型】 Delta-Tuning--指定式tuning(Av114159677079776,P54) 0 0 01:12 App 67.【清华AI大模型】BMTrain--使用介绍(Av114159677079776,P67) 0 0 02:03 App 55.【清华AI大模型】 Delta-Tuning--重参数化tuning(Av114159677079776,P55) ...
56.【清华AI大模型】 Delta-Tuning--统一tuning框架及理论(Av114159677079776,P56), 视频播放量 0、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 正知识传播者, 作者简介 ,相关视频:【B站最新】吴恩达详细讲解Transformer工作原理,小白教程,全
Delta Tuning的优势在于其简单易用和高效。首先,该方法不需要从头开始训练模型,而是可以直接在预训练模型上进行微调,大大节省了计算资源和时间。其次,Delta Tuning允许对每个参数进行独立优化,从而能够更好地满足特定任务的需求。此外,该方法还可以有效避免过度拟合,提高模型的泛化性能。为了进一步增强Delta Tuning的性能,可...
在 Delta Tuning 的组合中引入 Adapter 几乎总是有助于平均 GLUE 性能;(2) 在组合中引入 Prompt Tuning 通常会损害平均性能,表明 Prompt Tuning 可能与其他两种 Delta Tuning 方法不兼容;(3) 在组合中引入 BitFit 一般会提高平均性能;(4) 手动模板可以通过缩小下游任务适应和预训练之间的差距显著提高 zero-shot ...
除去实践意义之外,研究者认为它还具有非常重要的理论意义,Delta Tuning 在某种程度上昭示着大模型的背后机理,有助于人们进一步发展面向大模型甚至深度神经网络的理论。为此,他们从优化和最优控制两个角度,提出理论框架去讨论 Delta Tuning,以指导后续的结构和算法设计。
delta-tuning框架对 100 多个 NLP 任务进行了广泛的实验,以公平地评估和探索 delta-tuning 的组合属性、规模影响和可转移性。 1. 在性能方面,delta-tuning 在广泛的任务上可能略微落后于或与微调相当,并且随着模型规模的扩大,差距会缩小; 2. 在效率方面,delta-tuning 可以大大减少存储空间和内存使用,并加速反向传...
从优化的角度出发,我们要了解的是delta tuning。实际上我们发现,当模型特别大的时候,我们可以用小参数的优化去驱动大模型,即我们不需要去优化100亿或1000亿的参数,我们可能只需要优化其中千分之一或万分之一的参数,也能达到和全参数微调差不多的效果。
Delta-Tuning详解:统一tuning框架及理论联系 本文深入探讨大模型公开课中的Delta-Tuning统一tuning框架及理论联系,通过详细讲解和示例代码,帮助读者理解和应用这一高效模型微调方法。 开始使用 已被使用4次 Delta-Tuning:掌握大模型增量式调优,提升编程实战能力 本文深入讲解大模型公开课中的Delta-Tuning增量式调优,介绍其...
Delta Tuning的研究不仅提高了大规模语言模型的可应用性，还为理解模型适配背后的理论框架提供了新的视角。研究中提出的优化和最优控制两个理论视角，为探索增量微调的内在机理提供了可行方案。此外，Delta Tuning在性能上的表现，包括在大规模预训练模型上显著提高的效率，以及在多任务学习、中心化模型服务和...
Delta Tuning包含三种方式 1.addition-based增量式的。本来模型中不存在的参数 额外加进来 之训练这种 2.指定某些参数可变 3.重参数化式。 视频51 增量式tuning 首先讲一下adapter,这是个比较早的工作 是BERT提出后不久就发表了。那时候不重视,因为BERT不算大。