引言 Fine-tuning (微调),是指在新数据集上调整预训练模型的权重,从而提高模型在特定领域,或特定任务上的性能。下图演示了这一过程: LoRA是近年来对大模型最重要的贡献之一,它通过只修改模型一小部分的参数,重新定义了对大模型微调的方法。 LoRA 提出后,出现了许多 LoRA 的变体,每种变体都针对特定的挑战进行了改...
prefix tuning 步骤一 步骤二 显存增量 本质 参考资料 视频资料 图文资料 参数高效微调 参数高效微调是一个固定的表述,它又称PEFT,其中P是参数,E是efficient,FT是finetune. 什么是参数高效微调?固定大部分预训练模型(LLM)参数,微调少量或额外的模型参数。以往说的微调,一般指的是全量微调,就是所有的参数都来训练。
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层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标
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,各位自行分析吧: 全参数微调 prefix-tun...
P-tuning的优点：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...
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...
Lora和PTuning v2的低显存学习原理分析如下：Lora原理： 低秩分解：Lora通过在全连接层中采用低秩分解技术，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B。这种方法有效地降低了微调参数的数量，从而避免了全参数微调所带来的高昂资源消耗。 应用位置：在Transformer模型中，Lora主要应用在multihead attention部分...
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...
Prompt-tuning: Prompt-tuning是一种基于提示的微调方法,它通过巧妙地修改输入序列中的提示词,来调整模型的输出。在NLP领域,Prompt-tuning方法取得了显著的成功。通过微调提示词,Prompt-tuning使模型能够灵活应对各种新的任务和领域。其灵活性和可扩展性强的特点,使其在未来的应用中具有广阔的前景。 综上所述,这五种...
Prefix-tuning对应的论文是《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation(2021)》,其核心思想是通过在输入序列前添加一组可训练的前缀向量(Prefix),这些前缀向量作为额外的上下文信息,与输入序列共同通过模型的注意力机制进行处理。不过详细的计算过程,建议阅读ICLR 2022的论文《TOWARDS A UNIFIED VIEW OF...