fine-tune和prompt的区别 Fine-tune和prompt在自然语言处理领域中是两个不同的概念。 Fine-tune是指在已有的预训练模型的基础上,通过对特定数据集进行有监督的微调,使其更适合于特定的任务。例如,将预训练的语言模型(如BERT、RoBERTa等)在特定领域的数据上进行微调,以提高该领域的文本分类、命名实体识别等任务的...
1.2 第二次重大变化:pre-train,prompt,and predict 范式 截至2021年,我们正处于第二次大变革的中期,我们发现“pre-train, fine-tune”程序正被我们称为“pre-train, prompt, and predict”的程序所取代。在这种范式中,我们不再通过目标工程来使预先训练的 LMs 适应下游任务,而是借助文本提示来重新构建下游任务,使...
Prompt(提示):Prompt是一种方法,通过提供给模型的输入来引导模型产生所期望的输出。 与Finetune不同的是,Prompt不需要更改模型的权重或进行任何额外的训练,只需利用模型的现有知识,通过设计合适的输入,引导模型得出期望的答案或响应。 例如,给GPT-4模型提供"Translate the following English text to French:" 这样的...
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...
AIGC/LLM 大语言模型finetune和prompt算法工程师15000-25000/天 上海 本科 0 发布于 7月19日 职位描述 PythonGoTensorFlowPyTorch人工智能 Decoda.AI 是由Google Brain 科学家和北美CS顶校教授创立,创始团队任职任教于Google Brain, 普林斯顿大学,杜克大学,清华大学,上海交大等。在上海和硅谷分设两个研发中心。我们正...
Fine-tune主要应用于模型训练过程中,用于优化和调整模型参数;而Prompt主要应用于生成任务中,用于指导和约束模型生成特定的文本。 总结起来,Fine-tune是调整预训练模型参数的过程,旨在适应特定任务或领域的数据集,以获得更好的性能;而Prompt是指导生成模型生成特定输出的方法,用于控制生成文本的内容和形式。这两个技术在...
首先,这是一个finetune方面的技术,它不会改变模型或者pretrain的任何方面。 第二,很明显对于传统的finetune,训练时的input和label是直球对决形式,但对于instruction finetune,通常都会有一个prompt,比如上面的”Please translate the following English into Chinese“这句话。 第三它们针对的目标也就不一样。传统的fin...
keywords: #Prompt #finetune importance: #star3 TLDR: 问题: prompt tuning方法,是在原来的token上并行的添加一些soft prompt token, 让这些tonken是可学习的,类似cls token,其他的模型预训练好的参数是冻结的状态,然后只训练新增的soft prompt token。 这样的方法,因为需要新增的token的数量比较大,导致输入模型的...
Fine-tune指的是通过对一个已经训练好的模型进行微调来适应特定任务或领域的需求;而Prompt是指在自然语言生成中提供给模型一些特定的刺激来激发模型的创造性和表达能力。本文将详细介绍Fine-tune和Prompt的特点和应用。 Fine-tune的定义 Fine-tune是指在已经训练好的模型基础上,进行微调以适应新的任务或应用场景。这种...
而Prompt,则是指在进行文本生成任务时,向模型提供一个特定的提示文本,以引导模型生成符合特定要求或风格的文本输出。虽然Fine-tuning和Prompt都与模型训练有关,但它们的具体应用、原理和效果等方面存在一些区别。 Fine-tuning的核心思想是在一个已经在巨大数据集上预先训练好的模型的基础上,通过在新的任务或数据集上...