而Prompt Tuning可以利用人类知识和经验来设计合适的prompt,从而充分利用少量标注数据,提高模型的泛化能力和效果。 多任务学习:Fine Tuning通常需要为不同的任务单独微调模型,比较繁琐,而且不同任务之间可能存在冲突。而Prompt Tuning可以通过设计合适的prompt,将多个任务集成到同一个模型中,从而实现多任务学习。在某些场景...
prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tuning修改模型的权重,而提示调整只修改模型的输入。因此,prompt-tuning调整比精调的计算成本低,需要的资源和训练时间也更少。此外,prompt-tuning比精调更灵活,因为它允许创建特定任务的提示,可以适应各种任务。 对于像GPT-3这样的大规模模...
cv 中的 finetune 和 prompt tuning "Finetune" 和 "Prompt Tuning" 都是与计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中深度学习模型调优相关的术语。1. Finetune（微调）：• "Finetuning" 是指在已经经过预训练的模型基础上，通过使用新的数据集或者调整模型的一些超参数，对模型进行进一步的训练。通常，预训练的...
Prompt Tuning:该方法可以看作是Prefix Tuning的简化版本,只在输入层加入prompt tokens,并不需要加入MLP进行调整来解决难训练的问题。随着预训练模型参数量的增加,Prompt Tuning的方法会逼近fine-tuning的结果。 P-Tuning:该方法的提出主要是为了解决这样一个问题:大模型的Prompt构造方式严重影响下游任务的效果。P-Tuning...
Prompt Tuning是一种为了解决模型重用问题而逐渐兴起的微调策略。与Fine Tuning不同,Prompt Tuning在旧任务上训练好的模型上直接进行新任务,而不需要重新训练整个模型。它通过添加一些可训练的prompt(提示)来实现这一点。 在Prompt Tuning中,预训练的模型被视为“frozen”(冻结的),即其参数不会在新任务上进行更新。
2.1 软模板- P tuning 不再设计/搜索硬模板，而是在输入端直接插入若干可被优化的 Pseudo Prompt ...
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近,只是实现的方式不一样。Fine-tuning中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务;Prompting中,是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系 微调(fine-tuning)和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语,它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。
「优化关键点」在于,自然语言的hard prompt,替换为可训练的soft prompt;使用双向LSTM 对模板 T 中的 pseudo token 序列进行表征;引入少量自然语言提示的锚字符(Anchor)提升效率,如上图的“capital” ,可见 p-tuning是hard+soft的形式,并不是完全的soft形式。
核心结论:Prefix-tuning 在生成任务上,全量数据、大模型:仅微调 prompt 相关的参数,媲美 fine-tuning 的表现。 代码:github.com/XiangLi1999/ 2.3 软模板- Soft Prompt Tuning Soft Prompt Tuning 系统后验证了软模板方法的有效性,并提出:固定基础模型,有效利用任务特定的 Soft Prompt Token,可以大幅减少资源占用,达...
核心结论:Prefix-tuning 在生成任务上,全量数据、大模型:仅微调 prompt 相关的参数,媲美 fine-tuning 的表现。 代码: https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning 2.3 软模板- Soft Prompt Tuning Soft Prompt Tuning系统后验证了软模板方法的有效性,并提出:固定基础模型,有效利用任务特定的 Soft Prompt Token,可...