3. P-tuning v2 微调:引入了 prefix-tuning 的思想,每一层都加入了 prefix,并采用了多任务学习。解决了 P-tuning v1 中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的 prefix。优点是适用于多任务学习,但在自然语言理解任务上表现可能不佳。
相反,P-tuning v2以较小的规模匹配所有任务中的微调性能。P-tuning v2甚至显著优于RTE上的微调。 表2:SuperGLUE开发套件的结果。P-tuning v2在小于10B的模型上超过了P-tuning&Lester等人(2021),匹配了不同模型规模的微调性能。(FT:微调;PT:Lester等人(2021)&P调谐;PT-2:P-调谐v2;粗体:最好的;下划线:第二...
在不同规模大小的LM模型上,P-tuning v2能与精调(Fine-tuning)方法的表现比肩,有时甚至更好。 在序列标注任务上,P-tuning v2也几乎总是能与精调方法相匹敌,P-tuning v2能够拓展到更为复杂的NLU任务上! 四、总结与思考 本文介绍了一种“优化升级”的Prompt Tuning方法——P-tuning v2,其主要贡献是: · 解决...
P-tuning v2是一种半监督学习方法,它结合了监督学习和自监督学习的优点。在P-tuning v2中,我们使用一部分带标签的数据和另一部分无标签的数据来训练模型。通过使用无标签数据,我们可以提高模型的泛化能力,同时减少对带标签数据的依赖。P-tuning v2可以应用于各种规模和类型的模型,并且可以在较短的训练时间内获得良好...
12 高效微调方法4:P-Tuning v2是大模型干货教程看这一个就够了~2023年全网最硬核最全面的大模型公开课|大模型微调 | ChatGLM | LangChain的第12集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
5.P-Tuning 核心思想 优势/贡献与劣势 refs:6.P-Tuning v2 核心思想 优势/贡献与劣势 refs:7.PPT ...
P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。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...
1. Deep Prompt Tuning 不同层中的提示作为前缀token加入到输入序列中,并独立于其他层间(而不是由之前的transformer层计算)一方面,通过这种方式,P-tuning v2有更多的可优化的特定任务参数(从0.01%到0.1%-3%),以允许更多的每个任务容量,而它仍然比完整的预训练语言模型小得多 ...