对于 Adapter 来说,它在每一层后面都插入了一个小规模的层,虽然其余参数都固定了,只有新插入的层可训练,但每一层都新层,所以反向传播要传到输入层;对于 P-tuning来说,本质上它是只有在 Embedding 层中有少量可训练参数,但 Embedding 层是输入层,因此它的反向传播也要贯穿整个模型。因此,这两种方案能提升的训练...
最近的一篇论文《LST: Ladder Side-Tuning for Parameter and Memory Efficient Transfer Learning》则提出了一个新的名为“Ladder Side-Tuning(LST)”的训练技巧,它号称同时达到了参数高效和训练高效。是否真有这么理想的“过墙梯”?本来就让我们一起来学习一下。 方法大意 其实LST这把“过墙梯”的结构,用原论文的...
最近的《LST: Ladder Side-Tuning for Parameter and Memory Efficient Transfer Learning》论文提出了一种名为“Ladder Side-Tuning（LST）”的训练技巧，宣称能同时实现参数高效与训练高效。LST的核心结构如论文图2所示，其原理在于构建“旁支”（梯子）模型，利用预训练模型的部分层输出作为旁支输入，所有...
FileNotFoundError: Couldn't find remote file with version master at https://raw.githubusercontent.com/huggingface/datasets/master/datasets/glue/glue.py. Please provide a valid version and a valid dataset name cp: cannot stat 'outputs/full_finetuning/all_results.json': No such file or director...
Ladder Side-Tuning（LST）是一种被提出用于大模型微调的技术，旨在实现参数高效和训练高效。它通过在原有预训练模型上构建一个“旁支”，将大模型的部分层输出作为旁枝模型的输入，让所有训练参数集中于旁枝模型中。由于大模型仅提供输入，LST显著减少了反向传播的复杂度，从而提升训练效率。LST实验表明，...
The tuning and monitoringofladderprograms are possible during communication with the controllers. utadvanced.com utadvanced.com 在与调节器通讯期间可对梯形图程序进行调谐与监视。 utadvanced.com utadvanced.com [...]Network (DCN), Redundant Controllers, History and Reports, and Bulk Data I/O. In 19...
Ladder Side-Tuning:预训练模型的“过墙梯” ©PaperWeekly 原创 · 作者 |苏剑林 单位|追一科技 研究方向 |NLP、神经网络 如果说大型的预训练模型是自然语言处理的“张良计”,那么对应的“过墙梯”是什么呢?笔者认为是高效地微调这些大模型到特定任务上的各种技巧。除了直接微调全部参数外,还有像 Adapter[1]、 ...