一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
LoRA的原理比较简单,我们以整个神经网络模型的某一具体全连接层为例,先来看一下如果是在原始的全量参数上进行微调是怎么做的,其本质就是在原始模型参数上通过微调加入增量 W=W0+ΔW 。 对于大模型而言,参数量是巨大的,进行大模型的全参数微调所耗费的资源不是谁都能承担的。那么想对大模型进行微调有没有别的办...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
📊 实验结果显示,FFT在所有规模上通常具有最佳的下游性能,而PEFT方法的有效性则取决于模型规模。在16B参数时,Parallel Adapter和LoRA是与FFT竞争最激烈的方法。然而,在1B参数时,它们都略逊于P-Tuning和(IA)3。因此,在选择PEFT方法时,应考虑手头的模型规模。总体而言,LoRA通常在成本和性能之间提供了最有利的权衡。
P-Tuning特别适用于那些需要高度定制化提示的任务,如情感分析、文本生成等。通过动态调整提示,模型能够更准确地捕捉任务相关的语义信息。 实现步骤: 在输入层添加可学习的虚拟标记。 使用prompt编码器(如BiLSTM+MLP)对虚拟标记进行编码学习。 在训练过程中更新虚拟标记的嵌入参数。 三、LoRA 方法 原理概述:LoRA(Low-...
4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
【官方教程】ChatGLM-6B 微调:P-Tuning,LoRA,Full p有梦想的小小老鼠编辑于 2023年05月31日 12:42 17:03 Fine-tuning # 浮点数 半精度浮点数在 deep learning 中足够,常用的两种格式:fp16, bfloat16 优势:空间占用小,计算速度快 劣势:精度低,有可能影响训练的结果 混合精度:既可以保留半精度的优势,又...
LoRA可以应用于各种自然语言处理任务,包括文本生成、机器翻译、情感分析等。它有助于模型更好地适应不同领域或特定领域的数据。 第三部分:P-tuning v2 微调方法 简介 P-tuning是一种适用于多语言和跨语言任务的微调方法,它的目标是使模型能够在不同语言之间进行迁移学习。P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...