以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning ,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 1.1 解决问题 降低语义差异(B...
提示调整(Prompt Tuning) 存储效率 从提示调优(Prompt Tuning)到前缀调优(Prefix Tuning) 前缀(Prefix)与提示调优(Prompt Tuning) 结论 让我们从一系列有关快Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 本文涵盖的一系列参数高效微调技术。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好...
在模型微调中,对于每个下游任务都需要维护一套独立的模型,如Fig 5. 左图所示,而在prompt tuning中,则只需要维护一套静态的LLM模型,不同任务通过不同的soft prompt进行区分即可激发LLM的不同下游任务能力,如Fig 5. 右图所示,因为可以节省很多资源,这对于部署来说很友好。 Fig 5. 采用prompt tuning的方式,可以很...
Prompt Tuning是通过训练一组提示参数来适应LLMs新任务的过程。这些提示被附加到输入文本之前,以指导生成LLM所需的输出。它在每个样本之前加入了一些虚拟的Token,这些Token用于不同任务的Embedding。 为了更加直观的简述Prompt Tuning。之前先看下面的两张图,第一张图是全微调,也就是说准备好的样本数据,然后继续二次微...
Prompt Tuning是一种PEFT方法(Parameter-Efficient FineTune),旨在以高效的方式对LLM模型进行下游任务适配,本文简要介绍Prompt Tuning方法,希望对读者有所帮助。如有谬误请见谅并联系指出,本文遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请联系作者并注明出处,谢谢。 ∇ 联系方式: e-mail: FesianXu@gmail.com github: github....
其中Fine Tuning有很多种,除了普通的微调,还包括Instruction Tuning(提高对自然语言指令的遵循力)、Prompt/Prefix/Suffix Tuning(输入操纵回答)、Adapter Tuning(增加层之间的插入模块)、Low-Rank Tuning(将原权重矩阵降秩分解)等: “这次我们从一道题目入手 体会Prompt Tuning 以及Decoder生成过程的细节” ...
Adatper Tuning Prompt Tuning Prefix Tuning LoRA 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP(以及一层残差和LayerNormalization)来学习模型微调的知识。 Adapter即插入的FF up + FF Down。
第一阶段Prompt Tuning,简单说就是冻结大模型,只微调Embedding层的一组虚拟Token,这一组虚拟Token学习的就是下游推理任务Format的任务表征。 这里可以反过来思考,之前有论文提出任务指令(prompt)其实可以压缩成一个Task Vector的任务表征用来引导模型给出不同的推理输出;那反过来我们想让模型学习一种推理风格/任务,其实就...
在Table2Text任务上,只有0.1%参数量级的prompt tuning效果要优于微调 (5) 缺点 摘要任务上,prompt的效果要略差于微调 3.Prompt tuning(2021) (1) 论文信息 来自论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》 摘要: 在这项工作中,我们探索了“提示微调”(prompt tuning),这是一种简单而有...
在Table2Text任务上,只有0.1%参数量级的prompt tuning效果要优于微调 (5) 缺点 摘要任务上,prompt的效果要略差于微调 3.Prompt tuning(2021) (1) 论文信息 来自论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》 摘要: 在这项工作中,我们探索了“提示微调”(prompt tuning),这是一种简单而有...