p-tuning v2 原理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...
(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 = ...
P-tuning v2微调方法原理方面: 1.P-tuning v2微调方法在transformer的每一层都加入了prefix、 2.P-tuning v2微调方法采用了多任务学习、 3.P-tuning v2微调方法prefix部分的参数不是由上一层的prefix输出来输入 常见误区:P-tuning v2微调方法微调的参数对象是每一层离散表示的prefix P-tuning v2微调方法解决了P...
二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embedding层拼接新的可训练参数,在每层的Self-Attention部分的 w_{k} 和w_{v} 处也拼接了新的参数。对应的代码如下: elif past_key_value is not None: key_layer = self.transpose_for_scores(s...
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添加一个特定的Prefix(提示前缀),来引导模型生成符合要求的输出。这种方法避免了fine-tuning中需要存储和更新所有参数的问题,从而大大减少了内存消耗。P-Tuning v2的优势相比于传统的fine-tuning方法...
一、P-tuning v2的基本原理 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。 二、P-tuning v2的优化策略
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Transformer的Encoder和Decoder的网络中都加了一些特定的前缀。 而基于这两种技术的v2版本,则是将两者结合。在embedding与transformer模块都做了prompt向量的插入。