其中ContinuousPrompt 的 pytorch 的代码如下: P-Tuning v2 P-Tuning 等方法存在几个主要的问题: 缺乏规模通用性:Prompt Tuning 论文中表明当模型规模超过 100 亿个参数时, 提示优化可以与全量微调相 媲美。但是对于那些较小的模型(从 100M 到 1B),提示优化和全量微调的表现有很大差异, 这大大限制 了提示优化的...
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...
P-tuning v2微调BERT实践 论文团队只提供了P-tuning v2在BERT结构上的方案和源码,在源码中作者并没有改造Bert的代码结构来给每一层创建随机Embedidng再做自注意力,而是采用了类似交叉注意力的方式,对每一层的Key和Value额外拼接了一定长度的Embedding,让Key和拼接后的Key、Value做交叉注意力,采用HuggingFace的模型类...
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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。
代码地址:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning P-Tuning 是一种通用的参数微调方法,可以用于各种任务和领域。 Prefix Tuning 是用于生成式任务的参数微调 P-Tuning 的方法,通过在输入序列前添加特定标记或提示信息来指导生成式模型的输出。 如上图: ...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
不能再windows上做ptuning主要还是启用了pytorch的分布式计算特性,所以修改其中几个地方来避免这个问题 【本文使用windows上的单卡训练】 Expected Behavior No response Steps To Reproduce 1、移除mian.py代码中的 _mp_fn 函数,这是为了在 TPU 环境中使用的。
Prefix-tuning 微调方法在模型中加入 prefix,即连续的特定任务向量,微调时只优化这一小段参数。对于条件生成任务,如下图所示,其输入是文本x,输出是序列y。 在上图中,z=[x;y]是x和y的拼接,Xidx和Yidx表示序列的索引,hi∈Rd表示每个时刻i下的激活值,hi=[hi(1);...;hi(n)]表示当前时刻所有层输出向量的...