一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
1)对比其他fine-tuning方法 作者主要对比了全量fine-tuning,以及其他轻量微调方法adapter。实验结果就不在这里贴了,prefix-tuning要优于adapter,并且接近甚至在一些任务上超出了全量fine-tuning方法,训练参数量在0.1%到2%之间。 2)prefix长度的影响 实验结果显示prefix长度对效果有一定的影响,但也不是越长越好。当prefix...
Prefix Tuning可以更容易地适应多个任务，而不需要为每个任务训练和存储一个完整的模型副本。
2、应用场景不同，prefix-tuning主要关注NLG任务，无论是decoder only还是encoder-decoder的模型，具体任务...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
__EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。 声援博主:如果您觉得文章对您有帮助,可以点击文章右下角【推荐】一下。
Prefix-tuning Prefix-tuning方法通过微调预训练模型的特定部分(称为“前缀”)以适应特定任务。这种方法只微调前缀,而不是整个模型,从而减少了计算成本和过拟合的风险。Prefix-tuning的性能通常优于传统的微调方法,但不及完整的模型微调。 P-tuning P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训...
Prefix-tuning 通过在输入文本中插入连续的权重向量，而不是离散的提示词，来控制模型的输出。这种方法可以通过反向传播进行优化，从而提高模型对下游任务的适应性。实验结果表明，Prefix-tuning 在训练参数量仅为 0.1% 到 2% 的情况下，表现优于其他轻量级微调方法（如 adapter），甚至在某些任务上超越全量...
P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。