同样还有另一种方法来微调,peft包中就集成Lora的方法,下面我会详细介绍下两种方法的区别。 二、p tuning v2 p tuning v2并不是一个新技术,而是之前用于少样本学习,少样本学习分为离散型模板和连续性模板,离散性模板主要是构建文字描述模板,而连续型模板则是插入连续型token构成的模板,之前文章中我也讲述了离散型...
1)和原模型相比完全没有推理延时。 2)可插拔式的使用,可以快速针对不同的下游任务训练不同的lora权重(尝试过stable diffuion的不同LORA之后可以深刻的体会到它的优势) 3)低参数,适合小样本场景。 二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embed...
P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量（固定 LM 参数），在各个参数规模语言模型上，均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能，解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示（横坐标表示模型参数量，纵坐标表示微调效果）：将 Prompt tuning 技术首次拓展至序列标注等复杂的 NLU ...
LoRA是一种新型的微调方法,旨在解决SFT中的过拟合问题。LoRA通过增加一个参数来调整模型中的知识级别,从而使模型更好地适应特定任务。这种方法不需要大量带标签的数据,但可能需要更多的计算资源。 P-tuning v2P-tuning v2是一种改进的微调方法,通过使用预训练模型的一部分来进行微调,而不是使用整个预训练模型。这种...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...
P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加额外的可训练参数。应用时，新参数的维度根据任务难度调整。尽管两者都保持大模型大部分参数不变，仅微调少量新参数，但Lora的优势在于不会增加推理时间。P-Tuning v2的低参数量策略也体现了其资源效率。这两种方法可能都基于大模型的内在特性，即大...
Prefix-Tuning Prompt Tuning P-Tuning v1 P-Tuning v2 LoRA QLoRA 冻结方法 Freeze 方法意思是,只用少部分参数训练,把模型的大部分参数冻结。 只要设置微调层的参数: # 遍历模型的所有参数和名称 for name, param in model.named_parameters(): # 指定冻结层,(layers.27, layers.26, layers.25, layers.24...
大模型微调的核心概念与方法，包括LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuning、Adapter、Prompt Tuning与P-Tuning，以及P-Tuning v2，皆为调整大型预训练模型以适应特定任务的策略。这些方法通过在模型的关键层或输入中引入小型、可训练的组件，如低秩矩阵、神经网络模块或可学习的嵌入向量，来调整模型的行为，而不...