传统的微调方法需要微调整个预训练语言模型,对于大语言模型的微调需要大量的资源和时间,急需更加高效的微调方法。理解 P-tuning v2 微调方法,首先需要了解 prefix-tuning 微调方法和 P-tuning v1 微调方法。 3.1.1 Prefix-tuning 微调方法 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...
p tuning v2简单来说其实是soft prompt的一种改进,soft prompt是只作用在embedding层中,实际测试下来只作用在embedding层的话交互能力会变弱,而且冻结模型所有参数去学习插入token,改变量偏小使得效果有时候不太稳定,会差于微调。p tuning v2则不只是针对embedding层,而是将连续型token插入每一层,增大改变量和交互性...
具体地,P-Tuning v2首先使用一种自适应的剪枝策略,对大型语言模型中的参数进行裁剪,去除其中不必要的冗余参数。然后,对于被剪枝的参数,P-Tuning v2使用了一种特殊的压缩方法,能够更加有效地压缩参数大小,并显著减少模型微调的总参数量。 总的来说,P-Tuning v2的核心思想是让模型变得更加轻便、更加高效,同时尽可能...
ChatGLM-6B模型基于 P-Tuning v2 微调脚本参数解释 1、地址:https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/blob/main/ptuning/README.md 2、参数示例 PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python3 main.py \--do_train \--train_file AdvertiseGen/train.json \--validation_file AdvertiseGen/dev.jso...
这些修改将使Langchain-Chatchat能够加载并使用P-Tuning v2微调后的模型。你可以参考这个已关闭的问题:V0.2.4以上版本如何加载ptunig-v2的微调模型?。 然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以...
P-tuning v2是清华团队在P-tuning基础上提出的一种提示微调大模型方法,它旨在解决提示学习在小尺寸模型上效果不佳,以及无法对NLU下游任务通用的问题,本文对该方法进行简要介绍和实践。 内容摘要 P-tuning v2理论方法简介 P-tuning v2微调BERT实践 P-tuning v2、PET、Fine-Tuning效果对比 ...
P-Tuning v2提升小模型上的Prompt Tuning,最关键的就是引入Prefix-tuning[2]技术。 Prefix-tuning(前缀微调)最开始应用在NLG任务上,由[Prefix, x, y]三部分构成,如上图所示:Prefix为前缀,x为输入,y为输出。Prefix-tuning将预训练参数固定,Prefix参数进行微调:不仅只在embedding上进行微调,也在TransFormer上的embedd...
P-tuning是一种适用于多语言和跨语言任务的微调方法,它的目标是使模型能够在不同语言之间进行迁移学习。P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用性。 P-tuning v2 的步骤 1. 预训练 P-tuning v2的第一步是在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练,这与其他微调方法相似。 2. 适应性层 P-tuning v2引...
P-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,由THUDM团队开发。该技术通过微调连续提示而非整个语言模型参数,实现与全量微调相媲美的性能,尤其适用于小到中型模型和复杂序列标注任务。P-Tuning V2将深度提示应用于预训练变换器每一层的输入,增强了连续提示的能力,同时保持预训练模型参数冻结,从而减少了存储和内存需求。