P-tuning并不算是高效微调方法,和Prefix-tuning甚至是P-tuning v2都不一样。P-tuning在数据量充足的情况下需要更新模型全量参数以及prompt encoder部分参数,在小数据基础上可以只更新几个embedding部分参数。P-tuning的主要目的是让GPT更好的处理分类序列标注等NLU任务。 P-tuning主要解决了通过提示词控制语言模型输出...
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了Prompts tokens作为输入,而不是仅仅加在输入层,这带来两个方面的好处: 更多可学习的参数(从P-tuning和Prompt Tuning的0.01%增加到0.1%-3%),同时也足够参数高效。 ...
P-Tuning v2通过在每一层引入Prompt tokens，对Prompt Tuning和P-Tuning进行了优化，从而提供了一个适用于不同规模和自然语言处理（NLU）任务的通用解决方案。相较于P-Tuning，P-Tuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，带来了性能和内存使用效率的提升。该方法结合了深度提示优化的策略，使其在多种任...
实验表明，P-tuning v2 在支持不同任务（包括 NLU 和 NLG）以及不同模型大小（从几百M到几十B）方面表现出色，能够提供更好的微调效果。综上所述，Prefix-tuning、P-tuning 和 P-tuning v2 在大模型微调领域各自展示了独特的优点和适用场景。它们通过调整模型输入、优化参数更新策略，以及增强模型对...
P-tuning V2相比P-tuning,区别在于: 取消了reparamerization:对pseudo token,不再使用BiLSTM或MLP进行表征,且不再替换pre-trained model word embedding,取而代之的是直接对pseudo token对应的深层模型的参数进行微调; Multi-task learning:对于pseudo token的continous prompt,随机初始化比较难以优化,因此采用mu...
P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，成为微调的综合替代方案。综上所述，P-Tuning和P-Tuning v2为大模型参数高效微调提供了创新思路与技术支撑，通过优化Prompt构造与微调过程，显著提高了模型性能与效率，促进了大模型技术的普及与应用。
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...
12 高效微调方法4:P-Tuning v2是大模型干货教程看这一个就够了~2023年全网最硬核最全面的大模型公开课|大模型微调 | ChatGLM | LangChain的第12集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。