P-Tuning:使用一个可训练的LSTM模型(称为prompt_encoder)来动态生成虚拟标记嵌入,允许根据输入数据的不同生成不同的嵌入,提供了更高的灵活性和适应性,适合需要精细控制和理解复杂上下文的任务,相对复杂,因为它涉及一个额外的LSTM模型来生成虚拟标记嵌入。 在P-Tuning中使用LSTM(长短期记忆网络)作为生成虚拟标记嵌入的...
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是一种针对Transformer模型的参数优化方法。它通过优化模型参数来提高模型的性能和泛化能力。P-Tuning的优点在于能够有效地优化模型参数,从而提高模型的准确率和鲁棒性。然而,P-Tuning也存在一定的缺点,例如它需要较大的计算资源和较长的时间来进行参数优化。应用场景:适用于对模型性能要求较高的任务,如机器翻译...
P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示模型参数量,纵坐标表示微调效果): 将Prompt tuning 技术首次拓展至序列标注等复杂的 NLU 任务上,...
3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。 3.1.1 Prefix-tuning 微调方法 ...
P-tuning是一种基于预训练模型的微调方法,通过在预训练模型的最后一层添加可学习的参数来调整模型参数。这些可学习参数可以在训练过程中进行更新,以适应特定任务。P-tuning的主要思想是通过更新这些参数来改变模型的输出分布,从而更好地处理特定任务。这种方法可以有效地提高模型在各种任务上的性能,同时避免了过拟合问题...
P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示模型参数量,纵坐标表示微调效果):
传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。 3.1.1 Prefix-tuning 微调方法 Prefix-tuning 微调方法在模型中加入 prefix,即连续的特定任务向量,微调时只优...
P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用性。 P-tuning v2 的步骤 1. 预训练 P-tuning v2的第一步是在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练,这与其他微调方法相似。 2. 适应性层 P-tuning v2引入了适应性层,这是一种特殊的神经网络层,用于根据不同语言和任务的需要自适应模型的表示。适应性层允许...
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,...