当前主流的LLM模型微调方法有prefix-tuning,p-tuning和lora等方法,其中LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调 官方网址: github.com/THUDM/ChatGL 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,...
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。
P-Tuning v2重点在于更好地适配NLU任务 在peft库的实际实现中,通过调整参数prefix_projection,可以在Prefix-Tuning和P-Tuning v2之间灵活切换。 P-Tuning v2 提出了一种基于深度提示调整的高效方法,通过在预训练模型的各层添加连续提示,实现了对不同任务和模型规模的普适性。 在各种NLU任务和模型规模下,P-Tuning ...
为了达到最佳性能，P-Tuning v2在优化和实现方面进行了改进，包括重参数化、提示词长度选择、多任务学习策略以及使用随机初始化的分类头等。实验显示，P-Tuning v2在不同预训练模型和NLU任务上具有竞争力，尤其是在小规模模型上，其性能与微调方法相当，但仅需调整少量任务特定参数。文章还进行了消融研究，...
基于作者的优化与实现细节，P-tuning v2能够实现与Fine-tuning相媲美的性能，显著扩大了其适用范围。值得注意的是，相较于Prefix tuning，P-tuning v2更侧重于提升对NLU任务的适应性。在代码层面，P-tuning v2的核心在于巧妙地利用`past_key_value`参数，实现连续prompt的融入。通过在`RobertaPrefixFor...
【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
为了解决这些问题,P-Tuning v2使用deep prompt tuning的方案。正如上图的b部分,prompt作为prefix token插入到不同的层中。一方面,p-tuning v2有更多可调的特定任务参数(从 0.01% 到 0.1%~3%),扩大了任务的容量也提高了参数效率;另一方面,添加到更深层的prompt对模型的预测会有更多直接的影响。
为了解决这些问题,P-Tuning v2使用deep prompt tuning的方案。正如上图的b部分,prompt作为prefix token插入到不同的层中。一方面,p-tuning v2有更多可调的特定任务参数(从 0.01% 到 0.1%~3%),扩大了任务的容量也提高了参数效率;另一方面,添加到更深层的prompt对模型的预测会有更多直接的影响。
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 ...