基于上述两点,Prefix Tuning提出固定预训练LM,为LM添加可训练,任务特定的前缀,这样就可以为不同任务保存不同的前缀,微调成本也小。 同时,这种Prefix实际就是连续可微的Virtual Token(Soft Prompt/Continuous Prompt),相比离散的Token,更好优化,效果更好。 这张图展示了两种不同的模型微调方法:Fin
Prompt Tuning是第一篇基于仅使用软提示进行微调的想法的论文之一。P-Tuning和Prefix Tuning的思想来自于这篇论文。提示调整是一个非常简单且易于实现的想法。它涉及在输入前添加特定提示,并为该特定提示使用虚拟令牌或新的可训练令牌。这些新的虚拟标记可以在此过程中进行微调,以更好地表示提示。这意味着模型经过调整...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种改进的微调方法,通过在输入前添加特定任务的连续虚拟token作为前缀,来优化LLM在新任务上的表现。这种方法避免了离散token的局限性,提高了微调的效率和准确性。然而,Prefix Tuning需要手动设计前缀,而且前缀的长度和内容对微调效果有很大影响。二、Prompt TuningPrompt Tuning是一种更为...
Prefix 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:适用于各种需要添加特定前...
Prefix Tuning和P-Tuning有什么区别? Prompt Tuning适用于哪些类型的模型? Part1前言 随着大语言模型的流行,如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能,正好hugging face开源了一个PEFT库,让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分...
解析大模型常用微调方法:P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA 看这篇就够了!赶紧收藏!,预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们
总结： 使用PEFT和LoRa技术微调LLM时，可以根据具体任务需求选择合适的微调方法。 PromptTuning、PTuning和PrefixTuning等方法通过优化提示或前缀向量来引导模型生成符合期望的输出。 LoRa技术通过修改权重训练和更新方式，实现高效微调，降低了训练成本和时间。 IA3等方法则通过结合适配器和内部激活调整来进一步...
Prompt Tuning侧重于手动设计具有任务指导性的提示信息,而P-Tuning则通过自动学习的方式生成提示信息。痛点在于如何设计出有效的提示信息以及如何将提示信息合理地融入模型结构中。 案例说明:在文本生成任务中,研究者分别使用Prompt Tuning和P-Tuning方法对BERT模型进行微调。实验结果显示,两种方法均能有效提升模型在生成任务...
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下：1. LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。2. Adapter Tuning： 核心思想：在模型的每层或选定层之间插入小型...
P-Tuning是对Prompt Tuning的扩展和改进,它允许在不更新大模型全部参数的情况下对特定任务进行优化。与Prompt Tuning相比,P-Tuning引入了更多的可训练参数,这些参数在模型训练过程中被优化以更好地适应任务需求。这种方法在保持Prompt Tuning灵活性的同时,进一步提高了模型的性能。 四、Adapter Adapter是一种轻量级的模型...