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并不算是高效微调方法,和Prefix-tuning甚至是P-tuning v2都不一样。P-tuning在数据量充足的情况下需要更新模型全量参数以及prompt encoder部分参数,在小数据基础上可以只更新几个embedding部分参数。P-tuning的主要目的是让GPT更好的处理分类序列标注等NLU任务。 P-tuning主要解决了通过提示词控制语言模型输出...
(v1) and P-tuning v2: This is because in P-tuning's SuperGLUE experiment, for fair comparison to PET, we follow its experimental setting where backbone pre-trained model parameters are jointly tuned with continuous prompt embeddings; while in P-tuning v2, we follow Prefix tuning and Lester ...
对于p-tuning v2 prompt的长度有很重要的作用,作者通过试验发现针对不同的任务,需要的prompt长度不同。并且通常任务越长prompt长度越长。 Multi-task Learning 使用多任务能对p-tuning v2有进一步的优化,这个应该是在针对某一个特定任务微调前使用多任务先预训练一下得到一组比较好的初始化参数。 下图是几种高效微调...
--- 4.2 P-tuning v2: 不同规模--- 4.3 P-tuning v2: 跨越任务--- 4.4 消融研究五、相关工作六、总结 一、简介 提示微调,只用一个冻结的语言模型来微调连续的提示,大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU的背景下,先前的工作显示,提示微调对于正常大小的预训练模型来说表现并不理想。我们还...
传统的单句分类任务,p-tuning 和 作者提出的 p-tuning v2效果都不错 但是在 自然语言推理(RTE数据集) 和 QA(BoolQ)数据集上 ,p-tuning的效果表现很差,而这些任务难度略高于单句分类。 此外,对于不同参数量的backbone,如Roberta & GLM,不难看出 Fine Tune 和 P-tuning两种方法的gap非常大,而作者提出的p-tun...
deep transformer tuning 过程中稳定性的限制 受到中间层 激活方程的影响,让优化过程并不smooth 基于这些限制,P-tuning V2 利用prefix-tuning 中多层prompts作为相对P-tuning的主要改进 如上图b部分。将Prompts作为prefix-tokens独立加入在不同的网络层,一方面 P-tuning V2有更多的可调节的参数增加模型的capacity,另一方...
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 ...
【操作步骤来啦!!!】南京智能计算中心完成GLM2-6B多轮微调Ptuning-v2!, 视频播放量 283、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 1, 视频作者 南京中科逆熵, 作者简介 作为一家专攻计算机算力卡的 IT 公司,我们致力于提供高性能、高品质的算力卡,为
self.ptuning_dir = params.get('ptuning_dir', 'ptuning-v2') self.cpu = params.get('cpu', False) self.gpu_memory = params.get('gpu_memory', None) self.cpu_memory = params.get('cpu_memory', None) 0 comments on commit 75cf9f9 Please sign in to comment. Footer...