2、应用场景不同，prefix-tuning主要关注NLG任务，无论是decoder only还是encoder-decoder的模型，具体任务...
最大的不同是它们的切入点：prefix tuning以微调NLG任务为切入点，p-tuning v2以微调NLU任务为切入点。
一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
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...
P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 LSTM 或 MLP 编码器。这一改进旨在增强模型对 NLU 难任务的支持，同时提升模型大小的适应性。实验表明，P-tuning v2 在支持不同任务（包括 NLU 和 NLG）以及不同模型大小（从几百M到...
2.Prefix tuning(2021) (1) 论文信息 来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针...
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。- P-...