一、概述 二、P-Tuning v2 Reparameterization 三、实验 四、Reference 一、概述 该论文由清华大学和智源于 2022 年联合发表,由于 Prompt tuning 方法(在一个冻结的语言模型上微调连续的 prompts)缺少通用性导致无法处理较难的序列标注任务。论文提出了 P-Tuning v2 方法,相比 Deep Prompt Tuning 方法,主要的改动在...
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...
因此本文基于P-tuning和Prefix-tuning,拓展提出p-tuning的V2版本模型——P-tuning V2,并引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning。 简要信息: 核心要点: 在原始P-tuning基础上,提出deep prompt tuning,对pseudo token采用更深的表征,该方法可以视为Prefix-tuning的拓展版本(Prefix-tuning本身用于生成任务,作者将...
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。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks 论文地址: h...
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...
关键词:提示学习,P-Tuning,BERT,GPT2 前言 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 ...
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
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: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Across Scales and Tasks”这篇论文发布于2022年5月，由清华大学、北京智源AI研究院（BAAI）及上海期智研究院共同完成。提示调优通过调整冻结的语言模型中的连续提示来实施，这实质上减少了每个任务在训练过程中的存储和内存使用量。但先前的...
论文阅读_参数微调_P-tuning_v2 1 P-Tuning PLAINTEXT 英文名称: GPT Understands, Too中文名称: GPT也懂链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385作者: Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang机构: 清华大学, 麻省理工学院日期: 2021-03-18引用次数: 426...