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...
现在,上面说明的这个概念被称为硬提示调整(hard prompt tuning),因为我们直接更改不可微分的离散输入标记。与硬提示调整相反,软提示调整(soft prompt tuning)将输入标记的嵌入与可训练张量连接起来,该张量可以通过反向传播进行优化,以提高目标任务的建模性能。 在伪代码中,这看起来如下所示: 说明软提示概念的伪代码。
LoRA vs Prompt Tuning 现在我们已经探索了各种 PEFT 技术。现在的问题是,是否使用 Adapter 和 LoRA 等附加技术,或者使用 P-Tuning 和 Prefix Tuning 等基于提示的技术。 在比较 LoRA 与 P-Tuning 和 Prefix Tuning 时,可以肯定地说 LoRA 是充分利用模型的最佳策略。但根据您的需求,它可能不是最有效的。...
在Prefix Tuning方法中,研究人员通过构造一段与任务相关的虚拟tokens作为Prefix,在Transformer的每一层输入之前添加这些Prefix tokens。这种方法与传统的Full-finetuning不同,因为它只更新部分参数而不是全部参数。这种方法的优点在于能够避免过拟合,并提高微调的效率。接下来是Prompt Tuning。与Prefix Tuning类似,Prompt Tuni...
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...
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” ...
Fig 2. prompt tuning在原有hard-prompt模板之前,拼接了若干个可学习的token,并将其视为soft-prompt。 只需要设置不同的soft prompt就可以适配不同的下游任务了,如Fig 3. 所示,在模型参数量足够大()的时候,采用prompt tuning的效果足以比肩全参数微调,而且所需参数量只有后者的万分之一,是名副其实的参数高效(...
Prompt Tuning 是将额外的 embedding 加在开头,看起来更像是模仿 Instruction 指令;而 P-Tuning 的位置则不固定. Prompt Tuning 需要加入 MLP 来参数初始化;而 P-Tuning 通过 LSTM+MLP 来初始化. 基本原理: P-tuning 固定 LLM 参数, 利用多层感知机 (MLP)和 LSTM 对 Prompt 进行编码,编码之后与其他向量进行...
note prompt tuning可看做是prefix tuning的简化版本,在输入层加入prompt tokens,并不需要加入MLP进行调整来解决难训练的问题,作者实验表明随着预训练模型参数量
LLM Prompt Tuning:大模型微调技术实战解析 简介:本文将深入探讨LLM中的Prompt tuning技术,通过实战案例分析,讲解如何有效进行大模型的微调,以期解决实际应用中的痛点,并展望该技术领域的未来发展前景。 随着人工智能领域的飞速发展,大型语言模型(LLM)已成为关键技术之一,其在自然语言处理、机器翻译、聊天机器人等多个方面...