仅仅一个P-Tuning v2仓库代码涉及的知识点非常之多,首要就是把Transformer和BERT标准网络结构非常熟悉,还有对各种任务及其数据集要熟悉,对BERT变体网络结构要熟悉,对于PyTorch和Transformer库的深度学习模型训练、验证和测试流程要熟悉,对于Prompt系列微调方法要熟悉。总之,对于各种魔改Transformer和BERT要了如指掌。 参考文献...
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...
if model_args.prefix:# 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True)config.hidden_dropout_prob = model_args.hidden_dropout_prob# 0.1config.pre_seq_len = model_args.pre_seq_len# 128config.prefix_projection= model_args.prefix_projection# Falseconfig.prefix_hidden_size= model_args.prefix_hidden_size# 51...
在fastchat\model\model_adapter.py中添加以下代码: defload_ptuning_model(self,model_path:str,ptuning_checkpoint:str,from_pretrained_kwargs:dict):revision=from_pretrained_kwargs.get("revision","main")try:tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path,use_fast=self.use_fast_tokenizer,revision=rev...
除此之外P-tuning v2和Fine-tuing的实现无明显区别,取[CLS]的池化输出计算损失。本文采用和前文提示学习系列:P-Tuning微调BERT/GPT2实现文本多分类同样的数据集,在新闻数据上通过P-tuning v2提示微调来实现文本多分类,模型网络代码如下 classModel(nn.Module):def__init__(self,num_labels,pre_seq_len=40,hidde...
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...
为了简化理解，我编写了仿真代码，直接展示了P-tuning v2连续prompt实现的核心过程。通过这一代码示例，读者可以直观地了解P-tuning v2如何通过`past_key_value`参数实现连续prompt的融入，从而达到提升模型性能的目的。总结而言，P-tuning v2通过引入连续prompt并优化其实现细节，显著提升了预训练模型在生成和...
[本科项目实训] P-Tuning v2 训练数据生成 思路 由于我们项目的任务并不属于通用的自然语言处理任务,所以显然没有公开数据集,因而手工生成与模型生成相结合的方式或许是一个不错的选择。在不同的使用方式和任务情景下,我们曾经尝试了不同的数据集生成方式:...
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。
P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版,同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示: 与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P...