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...
特别指出的是原论文的Table 2最后一列,当预训练模型足够大的时候,我们的设备可能无法finetune整个模型,而P-tuning可以选择只优化几个Token的参数,因为优化所需要的显存和算力都会大大减少,所以P-tuning实则上给了我们一种在有限算力下调用大型预训练模型的思路。 ▲ P-tuning在各个体量的语言模型下的效果 当然,笔者...
特别指出的是原论文的 Table 2 最后一列,当预训练模型足够大的时候,我们的设备可能无法 finetune 整个模型,而 P-tuning 可以选择只优化几个 Token 的参数,因为优化所需要的显存和算力都会大大减少,所以 P-tuning 实则上给了我们一种在有限算力下调用大型预训练模型的思路。 ▲ P-tuning在各个体量的语言模型下的...
近日，清华大学发布P-Tuning v2版本，其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题（如下图所示），并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务，如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。论文题目：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks论文地址：...
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基...
此外,需要特别注意的是:P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符,这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的,因此原论文并不能说明:P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。 最近的一篇论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》发现(如上图):随着模型参数的增加(...
论文阅读_参数微调_P-tuning_v2 1 P-Tuning PLAINTEXT 英文名称: GPT Understands, Too中文名称: GPT也懂链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385作者: Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang机构: 清华大学, 麻省理工学院日期: 2021-03-18引用次数: 426...
论文“GPT Understands, Too”于21年3月发表，提出了一种名为P-tuning的优化方法。该方法由清华大学、北京智源、麻省理工学院和Recurrent AI（清华大学与卡内基梅隆大学AI学者共同创立的公司）共同研发。尽管传统的微调GPT模型在自然语言理解任务上的表现不尽如人意，但通过P-tuning方法的应用，GPT模型在NLU...
通过分析，我们了解到P-Tuning（论文：GPT Understands, Too）这一方法将Prompt转换为可学习的Embedding层，并采用MLP+LSTM对Prompt Embedding进行处理。与Prefix Tuning相比，P-Tuning引入了可微的virtual token，但限于输入层，而非在每层都加入。虚拟token的位置并非固定在前缀，而是可选的。其核心思路是...
P-Tuning论文概述P-Tuning是一种针对自然语言处理（NLP）任务的新型方法，该论文提出了一种创新的模型调整策略，通过结合预训练模型和特定任务的调整来提升模型性能。论文详细探讨了其方法细节，包括如何在保持预训练模型泛化能力的同时，针对特定任务进行微调，以增强模型的针对性。研究方法部分，作者首先介绍...