套在我们的prefix tuning上,batchsize这里是1,seq_length是11,等于num_virtual_tokens,因为prefix tuning和prompt tuning一样,首先把一段template加在原本的input的前面,因此seq_length就是11.leyers=24,hidden_size=2048。那么相乘就是11*2*24*2048. 步骤一中的embedding层的参数量是11*98304,这是可以对得上的。
二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 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(s...
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...
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...
专栏/动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一 动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一 2023年12月31日 15:02113浏览· 0点赞· 0评论 视频地址: 动画科普大模型微调技术总结:何谓Adapter/LoRA/各种Tuning/统一范式?
文章链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/ahead-of-ai-9-llm-tuning-and-dataset 正如提出 LIMA 的论文的标题所说：对于对齐来说，少即是多，虽然 LIMA 的数据量少于 Alpaca，但根据 LIMA 微调出的 65B Llama 模型优于 Alpaca 的结果。采用同样的配置 (r=256, alpha=512) ，在 LIMA 上，我获得...
文章链接:https://magazine.sebastianraschka.com/p/ahead-of-ai-9-llm-tuning-and-dataset 正如提出 LIMA 的论文的标题所说:对于对齐来说,少即是多,虽然 LIMA 的数据量少于 Alpaca,但根据 LIMA 微调出的 65B Llama 模型优于 Alpaca 的结果。采用同样的配置 (r=256, alpha=512) ,在 LIMA 上,我获得了与...
- Adapter Tuning在模型的每层或选定层之间插入小型神经网络模块，称为“适配器”，仅调整适配器的参数以适应新任务。- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成...
Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来...
LoRA 算是高效的参数微调方法（ PEFT，Parameter-Efficient Fine-Tuning），而“高效”就意味着丧失一定的...