参考论文: [2103.10385] GPT Understands, TooTL;DR传统的手工提示存在局限性:难以寻找最佳提示、容易过拟合且对模型性能影响大。P-Tuning方法是和Prompt-Tuning是比较像的,也是一种「软提示」方法,主要差异点…
对于中小规模模型(如BERT-large,约3亿参数),P-Tuning v2 显著优于传统的提示调整方法,接近甚至超越了微调的效果。 2. 跨任务的实验 在序列标注任务(如命名实体识别、抽取式问答和语义角色标注)上,P-Tuning v2 同样表现出色,达到或接近了微调的性能。而传统的提示调整方法在这些任务上效果较差,验证了P-Tuning v2...
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...
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...
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...
一.P-Tuning v2工作原理 1.Hard/Soft Prompt-Tuning如何设计 提示工程发展经过了从人工或半自动离散空间的hard prompt设计,到采用连续可微空间soft prompt设计的过程,这样的好处是可通过端到端优化学习不同任务对应的prompt参数。 2.P-Tuning工作原理和不足 ...
P*-tuning:一类模型微调方法,微调思想基于 Prompt 技术,不改变模型的主体参数,而是专注于优化一个小型的、任务特定的 Prompt,这个 Prompt 被设计来激活和引导模型生成特定类型的回答。 本篇文章为论文笔记,图片截取自原论文。 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation ...
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...