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...
仅仅一个P-Tuning v2仓库代码涉及的知识点非常之多,首要就是把Transformer和BERT标准网络结构非常熟悉,还有对各种任务及其数据集要熟悉,对BERT变体网络结构要熟悉,对于PyTorch和Transformer库的深度学习模型训练、验证和测试流程要熟悉,对于Prompt系列微调方法要熟悉。总之,对于各种魔改Transformer和BERT要了如指掌。 参考文献...
if model_args.prefix:# 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True)config.hidden_dropout_prob = model_args.hidden_dropout_prob# 0.1config.pre_seq_len = model_args.pre_seq_len# 128config.prefix_projection= model_args.prefix_projection# Falseconfig.prefix_hidden_size= model_args.prefix_hidden_size# 51...
在fastchat\model\model_adapter.py中添加以下代码: defload_ptuning_model(self,model_path:str,ptuning_checkpoint:str,from_pretrained_kwargs:dict):revision=from_pretrained_kwargs.get("revision","main")try:tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path,use_fast=self.use_fast_tokenizer,revision=rev...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
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。
[本科项目实训] P-Tuning v2 训练数据生成 思路 由于我们项目的任务并不属于通用的自然语言处理任务,所以显然没有公开数据集,因而手工生成与模型生成相结合的方式或许是一个不错的选择。在不同的使用方式和任务情景下,我们曾经尝试了不同的数据集生成方式:...
2.代码执行流程 (1)P-tuning-v2/run.py 根据task_name=="qa"选择tasks.qa.get_trainer 根据get_trainer得到trainer,然后训练、评估和预测 (2)P-tuning-v2/tasks/qa/get_trainer.py 得到config、tokenizer、model、squad数据集、QuestionAnsweringTrainer对象trainer ...
代码地址:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning P-Tuning 是一种通用的参数微调方法,可以用于各种任务和领域。 Prefix Tuning 是用于生成式任务的参数微调 P-Tuning 的方法,通过在输入序列前添加特定标记或提示信息来指导生成式模型的输出。 如上图: ...
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...