总的来说,Prompt Tuning和Instruction Tuning都是深度学习模型优化中的重要技术。它们之间的主要区别在于,Prompt Tuning是通过调整输入提示来引导模型生成相关内容,而Instruction Tuning则是通过给定指令训练模型执行特定任务。在实际应用中,可以根据具体任务的需求选择适合的优化技术。然而,这两种技术也有一些共同之处。它们都...
其实prompt tuning之前早就有类似的工作prefix tuning,和prompt tuning区别是在每层都添加soft token,只不过当时prompt还没火,现在火了提出了新的概念prompt tuning,现在的prompt tuning的一系列方法和adapter越来越像了,感觉违背之前prompt发展初期hard prompt的初衷,,这种soft prompt没有像hard prompt那种直接激发预训练...
Prompt-tuning：Prompt-tuning是一种使用自然语言提示（prompt）的方法，以指导模型生成特定的输出。这种方法的目的是通过对模型进行定向训练，使其在特定任务上表现出更好的性能。与其他方法不同，Prompt-tuning的重点在于设计良好的提示，这些提示可以引导模型生成准确、上下文相关的响应。Instruction-tuning：Instruction-tun...
1.Prompt-tuning(提示微调): 概念:这种方法使用一个预训练的模型(如BERT、GPT等)来生成对输入提示的响应。在训练过程中,模型的参数会根据给定的目标任务进行微调。 应用:例如,给定一个句子,模型可能会被训练来生成一个总结、续写文本或回答特定问题。 优点:由于模型是在特定任务的提示上进行训练的,因此它在这些任务...
Prompt Tuning通常是指通过对模型的输入进行调整来提高模型的性能，其目的是使模型能够更准确地预测输出。
比如 NLI / 分类任务Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果，而 Instruction Learning 则必须对模型精调，让模型知道这种指令模式；Prompt Learning 都是针对一个任务的，比如做个情感分析任务的 prompt tuning，精调完的模型只能用于情感分析任务，而经过 Instruction Learning 多任务精调后，可以用于其他任务的 zero...
此前,我们已经介绍了大模型的三类微调技术(实际案例说明AI时代大语言模型三种微调技术的区别——Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought)。但实际上,大模型的微调还可以分成很多种。 从微调的参数规模来说,可以简单分为全参数微调和高效参数微调。前者一般是用预训练模型作为初始化权重,在特定数据集上继续...
机器之心报道机器之心编辑部在 NLP 领域,pretrain-finetune 和 prompt-tuning 技术能够提升 GPT-3 等大模型在各类任务上的性能,但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出。为了进一步挖掘零样本场景下的模型性能,谷歌 Quoc Le 等研究者训练了一个参数量为 1370
连接视觉编码器【CLIP】和 LLM 【LLaMA】以实现通用视觉和语言理解。 【WHY】 跟传统的文本指令/text-only GPT 那类的区别? 简单描述=》深层理解 设计专门视觉模块-》构建数据集进行微调 这个与prompt engine的区别? note that visual instruction tuning is different from visual prompt tuning [23]: the former...