看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embedding层拼接新的可训练参数,在每层的Self-Attention部分的 w_{k} 和w_{v} 处也拼接了新的参数。对应的代码如下: elif past_key_value is not None: key_layer = self.transpose_for_scores(self.key(hidden_states)) value_layer = self.transp...
p tuning v2简单来说其实是soft prompt的一种改进,soft prompt是只作用在embedding层中,实际测试下来只作用在embedding层的话交互能力会变弱,而且冻结模型所有参数去学习插入token,改变量偏小使得效果有时候不太稳定,会差于微调。p tuning v2则不只是针对embedding层,而是将连续型token插入每一层,增大改变量和交互性...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务和数据集。然而,Prefix Tuning的缺点是前缀的设计需要手动调整,且前缀的数量和长度会对微调效果产生影响。应用场景:适用于...
P-tuning是一种结合了预训练和微调的方法,旨在提高模型的泛化能力。该方法通过使用提示(prompt)来生成训练数据,并在这些数据上进行预训练和微调。这种方法的核心思想是通过提供与任务相关的提示来引导模型学习有用的表示。P-tuning可以帮助模型更好地理解输入数据的语义信息,从而提高模型的性能。优点: 结合了预训练和微...
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
大模型的低显存学习方法Lora和P-Tuning v2在减少参数调整的同时，实现了高效和低资源消耗的模型优化。Lora通过在全连接层中采用低秩分解，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B，有效地降低了微调参数的数量，避免了全参数微调的资源消耗。在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且...
基于清华开源的chatglm6b分别用lora和ptuning两种方式微调,没有使用量化的的情况下,lora需要29G显存,ptuning需要24G显存,最后用微调后的模型做推理需要13G显存(和原chatglm6b一样),供参考～ 参考这位大佬的帖子(感谢分享～):https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/tree/main/LLM/finetune 展开更多...
IA3（通过抑制和放大内部激活注入适配器）和P-Tuning（基于提示的微调）是其他高级微调技术，分别通过注入学习向量和优化提示表示来提高模型性能。微调模型对于特定业务用例至关重要，它允许根据具体需求自定义模型，提高性能和准确性，同时节省资源和时间。随着模型规模的增长，PEFT等技术成为实现高效微调的理想...
或者说您那边实验的时候 A100上1024的长文本 最高能用多少的batch-size ChatGLM的非量化版 lora/ptuning/finetune 的实验都可以 按照readme 半精度 训练试一下。 目前是半精度 请问这样的设置是OK的吧 sanwei111 commented May 19, 2023 兄弟你ptuning跑通了吗?我无论怎么调整都是提示爆显存@ @markWJJ Own...
1 Prefix-Tuning 2 Prompt-Tuning 3 P-Tuning 4 p-Tuning v2 5 LoRA 6 QLoRA - ✅Prefix-Tuning: Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀(prefix)向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键(keys)和值(values)拼接,形成新的输入表示。