LoRA vs Prompt Tuning 现在我们已经探索了各种 PEFT 技术。现在的问题是,是否使用 Adapter 和 LoRA 等附加技术,或者使用 P-Tuning 和 Prefix Tuning 等基于提示的技术。 在比较 LoRA 与 P-Tuning 和 Prefix Tuning 时,可以肯定地说 LoRA 是充分利用模型的最佳策略。但根据您的需求,它可能不是最有效的。...
Prompt Tuning是一种微调方法,它在预训练语言模型的输入中添加可学习的嵌入向量作为提示。这些提示被设计成在训练过程中更新,以引导模型输出对特定任务更有用的响应。 Prompt Tuning和Prefix Tuning都涉及在输入数据中加入可学习的向量,这些元素是在输入层添加的,但两者的策略和目的是不一样的: Prompt Tuning:可学习向...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
Prompt-tuningPrompt-tuning是一种基于预训练语言模型的微调方法,通过将输入文本的前缀替换为可学习的提示词来调整模型参数。这些提示词可以是任何与任务相关的词汇或短语,用于指导模型更好地理解输入文本的语义信息。Prompt-tuning的主要思想是通过更新提示词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...
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和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
- 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...
2台5万的电脑,每台2个4090的卡,开始给企业训练小模型了 #ai模型训练 #小模型 #企业定制 #小模型微调 #LORA 、#Prompt Tuning - 【俗人六哥】Ai企业获客盈利系统于20240330发布在抖音,已经收获了83.1万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
从 hub 中选择一个已包含图像及其对应提示的数据集 - 如 LinoyTsaban/3d_icon。现在要做的就是在训练参数中指定数据集的名称及文本列的名称 (在本例中列名为 "prompt"):--dataset_name=LinoyTsaban/3d_icon--caption_column=prompt 方式 2:你还可以使用自己的图像并为其添加描述文本。此时，你可以借助 这个...