Prompt Tuning与Prompt Tuning的区别主要在于: Prompt Tuning:使用静态的、可训练的虚拟标记嵌入。这些嵌入在初始化后保持固定,除非在训练过程中被更新,相对简单,因为它只涉及调整一组固定的嵌入参数。在处理多种任务时表现良好,但可能在处理特别复杂或需要细粒度控制的任务时受限。 P-Tuning:使用一个可训练的LSTM模型...
无需调整权重：P-tuning简化了微调过程，因为它并不涉及模型的权重调整。相反，它只需设计不同的提示，从而降低了实现的复杂性。灵活性提升：通过增加提示设计，P-tuning能够进一步提升模型的性能。这一特性在传统权重微调中可能受到模型规模和计算资源的制约。泛化性增强：P-tuning的提示设计可以是通用的，这有助于提...
二、P-Tuning 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...
5. PTuning： PTuning：使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。 PTuning v2：在多个层中插入连续提示，独立于层之间的提示，增加可训练参数量，从而改善模型性能。 优点：PTuning及其改进版本通过引入更复杂的提示机制，提高了模型对任务的适应性和性能。总结： 这些微调方...
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...
本文将介绍五种大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并总结它们的优缺点。 LoRA (Learning with Less Adaptation)LoRA是一种半监督学习算法,旨在减少微调过程中的标签数据需求。它通过在预训练模型中引入可学习的参数,使得模型能够在只使用少量标签数据的情况下进行有效的微调。LoRA的...
Prefix-tuning的主要思想是通过更新前缀模块的参数来改变模型的输出分布,使其更符合特定任务的语义信息。这种方法可以有效地提高模型在自然语言处理任务上的性能,同时避免了微调整个模型时的过拟合问题。 P-tuningP-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...
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...
半精度浮点数在 deep learning 中足够,常用的两种格式:fp16, bfloat16 优势:空间占用小,计算速度快 劣势:精度低,有可能影响训练的结果 混合精度:既可以保留半精度的优势,又保留部分高精度 # ZeRO DP: Data Parallel MP: Model Parallel 26:48 P-tuning V2 P-tuning V2 可以节约 GPU 内存和训练时间,同时具...