在BERT网络中仅需要对输入层做改造,将used位置的token替换为PromptEncoder层输出即可,LM_FINE_TUNING参数决定是否冻结BERT预训练参数。 LM_FINE_TUNING=TrueclassPTuningBert(nn.Module):def__init__(self):super(PTuningBert,self).__init__()self.pre_train=PRE_TRAIN# TODO 如果仅微调prompt则冻结预训练模型f...
(3)P-tuning-v2/model/utils.py 选择P-tuning-v2微调方法,返回BertPrefixForQuestionAnswering模型,如下所示: def get_model(model_args, task_type: TaskType, config: AutoConfig, fix_bert: bool = False): if model_args.prefix: # 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True) config.hidden_dropout_prob = ...
此外,作者还介绍了一系列关键的优化和实现细节,以确保实现Fine-tuning的性能表现。 仅需微调0.1%-3%的参数,就能和Fint-tuning比肩 将Prompt tuning技术首次应用到序列标注等复杂的NLU任务上 其结构如图所示: P-tuning V2的改进 相比于Li and Liang,2021的Prefix tuning用的MLP当作Reparameterization encoder,P-tuning ...
2.引入Deep Prompt Tuning,在Transformer的每一层Block中的输入层,对输入添加一定长度的前缀Prompt Embedding,让模型自适应学习Prompt的表征 模型的结构图如下 P-tuning v2模型结构 以330M的BERT预训练模型为例,Transformer一共12层,token的维度表征为768,设置提示长度为20,则要学习的连续提示Embedding表征为12 * [20...
· [本科项目实训] P-tuning v2技术介绍, Prompt设计与尝试 · Prefix Tuning代码探索 阅读排行: · DeepSeek 全面指南,95% 的人都不知道的9个技巧(建议收藏) · 自定义Ollama安装路径 · 本地部署DeepSeek · 快速入门 DeepSeek-R1 大模型 · DeepSeekV3+Roo Code,智能编码好助手 Prompt...
P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型在任务上的表现。实现过程涉及多个步骤和组件。首先，项目整体结构遵循特定的源码规范，包含多个文件和参数解释，如模型路径、任务名称、数据集名称、训练和评估...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
与传统的微调方法相比,Prompt Tuning不需对预训练模型进行任何修改,只需要在输入数据中加入与任务相关的提示信息。这种方法既保留了预训练模型的优势,又能够提高模型在特定任务上的性能。 二、P-Tuning P-Tuning是 Prompt Tuning 的一种变体,其核心思想是在Prompt Tuning的基础上,在模型的输入层插入可训练的编码Token...
P-tuning v2，作为Deep Prompt Tuning的优化与适应版本，旨在为生成和知识探索提供解决方案。其关键改进在于，通过在预训练模型的每一层引入连续提示，而不仅仅是局限于输入层，从而显著提升了性能，尤其针对小型模型与复杂任务。基于作者的优化与实现细节，P-tuning v2能够实现与Fine-tuning相媲美的性能，...
在训练过程中,使用LoRA和P-Tuning技术对模型进行调整。 对调整后的模型进行评估和调试。 将微调好的模型部署到生产环境中。三、6B源码解读6B是ChatGLM的一个开源项目,它提供了完整的ChatGLM实现代码和文档。通过解读6B的源码,我们可以深入了解ChatGLM的实现原理和工作方式。在解读6B源码时,我们需要重点关注以下几个方...