PEFT代码主要集中在src/peft目录下,其中tuners目录下实现了PrefixTuning、PromptTuning、PTuning、Adapter、LoRA、AdaLoRA这些方法配置文件的构造、解析,新增训练参数模型的构造,各种PEFT方法配置文件类之间的继承关系: PeftConfig -> PromptLearningConfig -> (PrefixTuningConfig、PromptEncoderConfig、PromptTuningConfig) Peft...
这篇论文由Hugging Face牵头，如果用一连串数字来概括这篇论文，我们就会发现“大力真的可以创造奇迹”：· 一共收集了171个多任务数据集，总共创建了1939个prompt，平均每个数据集有11.3个prompt；· 共有来自8个国家、24家机构的36位人员贡献prompt；· 基于包含prompt的数据集进行多任务学习（模型为11B的T5），...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource,感兴趣的小伙伴可以尝试下: 例如,NLI数据集一个的prompt可以通过模...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource ,感兴趣的小伙伴可以尝试下: 例如,NLI数据集一个的prompt可以通过...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource ,感兴趣的小伙伴可以尝试下: 例如,NLI数据集一个的prompt可以通过...
通过 PEFT，你可以使用 LoRA，prefix tuning, prompt tuning 和 p-tuning。以下更多资源可以帮助你了解和文本生成有关的更多信息。更多资源 我们和 AWS 一起发布了基于 TGI 的 LLM 开发的深度学习容器，称之为 LLM Inference Containers。戳 这里 了解。文本生成任务页面。PEFT 发布的 博客。阅读了解 Inference ...
PEFT，即Parameter Efficient Fine-Tuning，是一种模型参数高效微调技术，旨在通过减少微调参数数量和计算复杂度，提高预训练模型在新任务上的性能，从而降低大型预训练模型的训练成本。PEFT方法包括Prefix Tuning、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、LoRA等技术，分别在不同阶段对模型参数进行微调，以适应特定任务...
Hugging Face开发了1个交互式程序用于编写Prompt。为了使模型更加鲁棒,鼓励用户以自己的风格开发创建更加多样化的prompt。共有来自8个国家、24家机构的36位人员参与了prompt贡献。 Prompt开发地址为:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource ,感兴趣的小伙伴可以尝试下: ...
Hugging Face 的生态中面向大语言模型的服务 参数高效的微调 文本生成的简明背景 文本生成模型本质上是以补全文本或者根据提示词生成文本为目的训练的。补全文本的模型被称之为条件语言模型 (Causal Language Models),有著名的例子比如 OpenAI 的 GPT-3 和 Meta AI 的 Llama。
访问Hugging Face Spaces 中的 InstantID 地址 hf.link/iid 上传一张照片,InstantID 默认风格为「Spring Festival」,点击 Submit 为你生成一个充满新春气息的照片。 当然,如果你想开启更多的创意玩法,还可以自定义添加 Prompt,风格自由搭配。 比如,这是费雯丽的照片,选择「Spring Festival」风格,未添加 Prompt 的效...