GPT Understands, Too (P-TUNING V1) 论文链接 文章开头照例附上论文链接: 1: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 2: WARP: Word-level Adversarial ReProgramming 3: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning 4: GPT Understands, Too(P-TUNING V1) 5: P-Tuning ...
因此斯坦福的研究人员于2021年通过此论文《Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation》提出Prefix Tuning方法,其使用连续的virtual tokenembedding来代替离散的token,且与Full-finetuning更新所有参数的方式不同,如下图所示(注意体会图中fine-tuning与prefix tuning的区别) 该方法是在输入token之前构造一段...
此外，需要特别注意的是：P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符，这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的，因此原论文并不能说明：P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。最近的一篇论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》发现（如上图）：随着模型参数的...
论文地址:P-Tuning v1 P-tuning v1 代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning a图:离散式的 Prompt Tuning b图:隐式的 P-Tuning P-Tuning v1 是一种使用可微的虚拟标记替换离散标记的方法,该方法仅将虚拟标记添加到输入层,并使用 prompt 编码器(BiLSTM+MLP)对虚拟标记进行编码学习。 类似Prefix-Tunin...
P-Tuning v2并不是一个全新的方法,其事实上是将文本生成的prefix-tuning技术适配到NLU任务中,其主要结果如下: 笔者注:本文将论文《GPT Understands, Too》 [1] 中的Prompt tuning称为P-tuning v1。 论文题目:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks...
P-Tuning论文概述P-Tuning是一种针对自然语言处理（NLP）任务的新型方法，该论文提出了一种创新的模型调整策略，通过结合预训练模型和特定任务的调整来提升模型性能。论文详细探讨了其方法细节，包括如何在保持预训练模型泛化能力的同时，针对特定任务进行微调，以增强模型的针对性。研究方法部分，作者首先介绍...
第二部分 P-Tuning V1/V22.1 P-Tuning V1：将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题)清华大学的研究者于2021年通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning，其与prefix tuning类似：比如考虑到神经网络本质上是连续的，故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks...
一、P-Tuning v1回顾二、P-Tuning v2关键所在:引入Prefix-tuning参考资料 近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。
主图:P-tuning 到 P-tuning v2 对比。橙色块(即 h0,…,hi)指的是可训练的提示嵌入;蓝色块是由冻结的预训练语言模型存储或计算的嵌入。 3 实际使用 ChatGLM-6B 62 亿参数; INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存即可运行; INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可 p-tuning v2 微调; ...
2.Prefix tuning(2021) (1) 论文信息 来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针...