考虑到这些问题,作者提出了Ptuning v2,它利用深度提示优化(如:Prefix Tuning),对Prompt Tuning和P-Tuning进行改进,作为一个跨规模和NLU任务的通用解决方案。 技术原理 P-Tuning v2(论文:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks),该方法在每一层都加入...
对于Prefix-tuning来说,P-tuning v2去除了编码器,像之前会用的MLP或者LSTM。 V2主要解决了两个问题,原来的prefix-tuning和p-tuning缺乏任务通用性,同时模型大小适配性也不太行。V2提供了更好的对NLU难任务的支持(序列标注),同时模型大小从几百M到几十B都能很好的支持。 B.细节 1)插入Token的位置 这里和prefix...
实验表明,P-Tuning不仅通过最小化不同离散提示之间的差距来稳定训练过程,而且在一系列NLU任务(包括LAMA和SuperGLUE)上显著提高了性能。P-Tuning在完全监督和少量样本设置下,对冻结和微调的语言模型均普遍有效。 (2) 思路 固定LLM参数,用多层感知机和LSTM对prompt进行编码,编码后与其他向量进行拼接,正常输入LLM。 注意...
P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 通俗来说,P-tuning v2可以帮助模型更好地适应不同语言和任务,使其在处理多种自然语言处理任务时...
prompt-tuningv1当模型尺寸较小时,尤其是小于100亿个参数时,它仍然表现不佳。 P-tuning v2 是优化版本 of prefix-tuning,起源于使用deep prompt tuning, 在预训练模型的每一层使用 continuous prompts ,Deep prompt tuning 增加了continuous prompts的容量也缩小了在各种设置中进行微调的差距,尤其是对于小型模型和复杂...
关键词:提示学习,P-Tuning,BERT,GPT2 前言 P-tuning v2是清华团队在P-tuning基础上提出的一种提示微调大模型方法,它旨在解决提示学习在小尺寸模型上效果不佳,以及无法对NLU下游任务通用的问题,本文对该方法进行简要介绍和实践。 内容摘要 P-tuning v2理论方法简介 ...
为了解决这些问题,P-Tuning v2使用deep prompt tuning的方案。正如上图的b部分,prompt作为prefix token插入到不同的层中。一方面,p-tuning v2有更多可调的特定任务参数(从 0.01% 到 0.1%~3%),扩大了任务的容量也提高了参数效率;另一方面,添加到更深层的prompt对模型的预测会有更多直接的影响。
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版,同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示: 与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P...
3. P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。