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...
说的比较好。有的人叽叽哇哇的非要讲出个异同点。按我的理解,都是增加 adpter,只是手法不一样,lora更精妙一点,有个屁的本质区别 2024-09-20· 山东 回复喜欢 Truth P-Tuning v2和之前的prefix-tuning有啥区别啊? 2023-09-15· 北京 回复喜欢 程序员小丁 作者 移除重参数化的编码器。以前...
在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具有零推理延时、可插拔和适合小样本场景的优点。P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加额外的可训练参数。应用时，新参数的维度根据任务难度调整。尽管两者都保持大模型大部分参数不变，仅微调少量新参数，但Lora的优势在于不会增...
P-Tuning v2 是清华大学开源的语言模型提示微调方法,在 3 亿到 100 亿参数的广阔参数规模上,均能仅以 0.1%～3% 的微调参数量,取得和精调方法媲美的迁移效果。下面以 ADGEN (广告生成) 数据集为例介绍 P-Tuning v2 的微调方法。ADGEN 数据集的任务为根据输入 (content) 生成一段广告词 (summary):...
P-TuningV2 参数: num_virtual_tokens: 虚拟 token 的数量。 num_attention_heads: 2: P-TuningV2 的注意力头数(不要改动)。 token_dim: 256: P-TuningV2 的 token 维度(不要改动)。 lora.yaml train_file: train.jsonl val_file: val.jsonl ...
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。 -