P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续提示应用于预训练模型的每个层,而不仅仅是输入层。 通过增加连续提示的容量,并针对各种设置(特别是针对小...
通过文本分类中文数据集的试验,发现p-tuning有良好的few-shot能力,并且在相同条件下优于fine-tuning进行文本分类的效果。 参考文献 [1]Liu X , Zheng Y , Du Z , et al. GPT Understands, Too[J]. 2021. [2] 苏剑林. (Apr. 03, 2021). 《P-tuning:自动构建模版,释放语言模型潜能 》[Blog post]. ...
if model_args.prefix:# 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True)config.hidden_dropout_prob = model_args.hidden_dropout_prob# 0.1config.pre_seq_len = model_args.pre_seq_len# 128config.prefix_projection= model_args.prefix_projection# Falseconfig.prefix_hidden_size= model_args.prefix_hidden_size# 51...
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No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning 说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。 机器学习 深度学习 nlp 人工智能 算法 Prefix-Tuning 阅读笔记...
在代码层面，P-tuning v2的核心在于巧妙地利用`past_key_value`参数，实现连续prompt的融入。通过在`RobertaPrefixForTokenClassification`类的`forward`函数中进行初始化，以及`RobertaModel`到`RobertaEncoder`，再到`self.layer`（`nn.ModuleList([RobertaLayer(config) for _ in range(config.num_hidden...
代码执行流程具体包括：在`run.py`文件中调用微调方法，通过`get_trainer.py`文件获取训练器，使用`utils.py`选择P-Tuning v2方法，并返回`BertPrefixForQuestionAnswering`模型。`question_answering.py`文件重点在于定义模型结构，包括构造函数、前向传播和获取前缀信息的逻辑。`prefix_encoder.py`文件实现...
2.代码执行流程 (1)P-tuning-v2/run.py 根据task_name=="qa"选择tasks.qa.get_trainer 根据get_trainer得到trainer,然后训练、评估和预测 (2)P-tuning-v2/tasks/qa/get_trainer.py 得到config、tokenizer、model、squad数据集、QuestionAnsweringTrainer对象trainer ...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...