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...
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，且具...
chatglm_tuning: 基于 LoRA 和 P-Tuning v2 的 ChatGLM-6B 高效参数微调 ChatGLM-6B 是一个清华开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,62 亿参数的 ChatGLM-6B ...
🚀7.24: LLM ChatGLM v2 was merged. 🚀7.20: LLM Baichuan was merged. 6.25: Add model evaluation code, including belle and MMCU.- more 5.20: fixes bugs in model saving and add wandb support. 5.15: more datasets like GPT4Tools, Auto CoT, pCLUE are add. 🚀5.5: A new branch tabul...
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 test_file: test.jsonl num_proc: 1 max_input_length: 512 ...
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。 -
🚀7.24: LLM ChatGLM v2 was merged. 🚀7.20: LLM Baichuan was merged. 6.25: Add model evaluation code, including belle and MMCU.- more 5.20: fixes bugs in model saving and add wandb support. 5.15: more datasets like GPT4Tools, Auto CoT, pCLUE are add. 🚀5.5: A new branch tabul...
🚀7.24: LLM ChatGLM v2 was merged. 🚀7.20: LLM Baichuan was merged. 6.25: Add model evaluation code, including belle and MMCU.- more 5.20: fixes bugs in model saving and add wandb support. 5.15: more datasets like GPT4Tools, Auto CoT, pCLUE are add. 🚀5.5: A new branch tabul...