✍P-tuning的潜在不足 尽管P-tuning在许多方面都显示出优势，但它也存在一些潜在的不足。例如，当面对复杂或特定任务时，仅仅通过设计提示可能不足以实现最佳性能。此外，过度依赖提示设计也可能限制模型的自主性和灵活性。提示设计的挑战：P-tuning的效果在很大程度上依赖于精心设计的提示。这要求我们深入理解任务需...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
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...
P-tuning v2通过多任务学习策略和深度提示编码器来优化提示参数,使得它在不同规模的模型上都能取得与全参数微调相媲美的性能。 直观解释 P-Tuning最大的特点是将通过引入BiLSTM/MLP的方法,使得模型可以更好的完成NLU任务。这种方法的优势在于可以在不改变模型结构的情况下,为decoder架构的模型提供encoder架构的特性。
P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning Part2 结果 接下来是一些的基础设置: 数据:ChnSentiCorp_htl_all 模型:hfl/chinese-roberta-wwm-ext 显存:Tesla T4 15G batch_size:64 epoch:3 max_length:86 lr:3e-4 以下是结果,各位...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
P-Tuning是 Prompt Tuning 的一种变体,其核心思想是在Prompt Tuning的基础上,在模型的输入层插入可训练的编码Token,加速收敛,并且使模型能够更好地理解下游任务的需求。P-Tuning中支持的编码格式主要有LSTM和MLP。 三、P-Tuning v2 之前的Prompt Tuning和P-Tuning方法存在一个主要的问题,就是缺少深度提示优化,因为...
LoRA对决P-Tuning,谁更强? 在探索大模型的参数高效指令调优方法时,我们选择了StarCoder系列作为基础模型,并使用CommitPackFT+OASST数据集进行指令调优。我们实现了7种不同的调优方法,包括全参数微调(FFT)和6种PEFT方法,如LoRA、P-Tuning、(IA)3等。这些方法在1B、3B、7B和16B四个不同规模的模型上进行了实验。
为了解决这个问题,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等四种技术被提出,它们可以帮助加速Transformer的微调过程。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...
P-tuning v2 Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models),直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量...