我们认为,Delta Tuning方法不仅具有很高的实用价值,更具有深远的理论意义,它们似乎都在不约而同地证明一件事情:即大模型的适配过程似乎是一个非常低消耗的过程(相比于预训练),它可以通过非常少的数据和非常少的参数调整来完成。Delta Tuning的成功启发我们去进一步地探索模型适配背后的理论框架,本文提出了优化和最优控...
实验结果涵盖了对Delta Tuning的 性能表现、收敛表现、高效性表现、Power of Scale、泛化表现、迁移性表现 的研究分析。团队还开发了一个开源工具包OpenDelta,使从业者能够高效、灵活地在 PLM上实现 Delta Tuning。 ➤ DeltaTuning 论文链接 nature.com/articles/s42 ➤ OpenDelta 工具包源码 github.com/thunlp...
越来越大的预训练模型带来了对现有和未知任务的训练带来了福音,以及过高的模型训练成本。在这种情况下,参数有效方法(增量调整,delta tuning)被开发出来,并逐渐成为一种行之有效方法,可以用一小部分可调参数…
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 ...
在这种情况下,参数有效方法(增量调整,delta tuning)被开发出来,并逐渐成为一种行之有效方法,可以用一小部分可调参数来刺激巨大的模型,从而显着降低模型适应的计算和存储成本。除了明显的实用价值外,delta tuning似乎暗示了预训练模型的特定适应可能是一个非常简单的过程,这可能会引发有趣的理论问题,值得探索。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.06904.pdf OpenDelta工具包:https://github.com/thunlp/OpenDelta 研究者定义和描述了 Delta Tuning 问题,并通过一个统一的框架对以往的研究进行梳理回顾。在该框架中,现有 Delta Tuning 方法可以被分为三组:增量式(Addition-based)、指定式(Specification-based)和重参数化(...
效果可能没有Prefix-tuning在每一层添加那么好。 指定式tuning 这里只介绍specification这一种方法 。这种方法只是对偏置的微调 重新参数化tuning 这里讲的两种方法不太懂啊。。 此处统一框架不太懂啊 总结 在超大模型上很有效果 关于这两个方向的论文:
总之,Delta Tuning是一种有效的预训练模型参数优化方法,它通过微调预训练模型的参数来适应特定任务,从而最大限度地提高模型性能。在实际应用中,可以结合具体任务和模型结构使用该方法,以达到最佳的模型性能。为了更好地理解和应用Delta Tuning,建议阅读有关该方法的最新论文和技术报告,以便深入了解其原理、应用和优势。
超过Delta-tuning,支持多精度Backbone,Delta-CoMe在效果上显著优于LoRA微调,并可以用在多种精度的Backbone上 具体而言,Delta-CoMe首先采用SVD进行低秩分解,Delta 具有低秩性,经过低秩分解之后,其特征值呈现出长尾分布的规律,仅有少数较大奇异值对应的奇异向量对最终的结果贡献较大。
Delta Tuning: A Comprehensive Study of Parameter Efficient Methods for Pre-trained Language Model, Preprint 2022. Ning Ding, Yujia Qin, Guang Yang, Fuchao Wei, Zonghan Yang, Yusheng Su, Shengding Hu, Yulin Chen, Chi-Min Chan, Weize Chen, Jing Yi, Weilin Zhao, Xiaozhi Wang, Zhiyuan Liu,...