(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 = ...
--- 4.2 P-tuning v2: 不同规模--- 4.3 P-tuning v2: 跨越任务--- 4.4 消融研究五、相关工作六、总结 一、简介 提示微调,只用一个冻结的语言模型来微调连续的提示,大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU的背景下,先前的工作显示,提示微调对于正常大小的预训练模型来说表现并不理想。我们还...
P-tuning v2理论方法简介 相比于现有的Prompt tuning方式,P-tuning v2的调整主要体现在: 1.为了增强对下游任务的通用性,使用类似Fine-tuning的[CLS]为作为任务的预测表征 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...
P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 通俗来说,P-tuning v2可以帮助模型更好地适应不同语言和任务,使其在处理多种自然语言处理任务时...
P-Tuning v2把continuous prompt应用于预训练模型的每一层,而不仅仅是输入层。 二.P-Tuning v2实现过程 1.整体项目结构 源码参考文献[4],源码结构如下所示: 参数解释如下所示: (1)--model_name_or_path L:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese:BERT模型路径 ...
v2版本主要基于p-tuning和prefix-tuning技术。prompt 向量是在模型的 embedding 层与其他输入 token 的 embedding 相拼接的,且通过在预训练模型的每一层引入可训练的 prompt 向量来提高模型对特定任务的适应性。 p-tuning主要是利用一个prompt encoder,将prompt先encoder再与input embedding进行拼接。 prefix-tuning是在...
P-Tuning v2是一种新型的Prompt-Tuning方法,旨在成为fine-tuning的有效替代方案。通过冻结预训练模型的所有参数,并使用自然语言提示符来查询语言模型,P-Tuning v2在训练过程中大大减少了内存消耗。P-Tuning v2的工作原理P-Tuning v2的核心思想是通过使用自然语言提示符来调整预训练模型。具体来说,它通过在输入文本前...
P-tuning v2是一种基于预训练模型的微调方法,其基本原理是在预训练模型的基础上,通过添加少量的可训练参数,对模型的输出进行微调。这种方法在保持预训练模型性能的同时,提高了模型的泛化能力。这一原理的实现,得益于P-tuning v2的优化策略。P-tuning v2的优化策略主要包括两个方面。一是采用前缀提示策略,将提示信息...
p-tuning v2原理 P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)偏见的方法。其原理可以总结如下: 1.样本选择:首先,从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性,包括不同的文化、背景和价值观。 2. PLM预训练:在选定的样本上进行预训练,生成一个...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...