大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
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...
1. Deep Prompt Tuning 不同层中的提示作为前缀token加入到输入序列中,并独立于其他层间(而不是由之前的transformer层计算)一方面,通过这种方式,P-tuning v2有更多的可优化的特定任务参数(从0.01%到0.1%-3%),以允许更多的每个任务容量,而它仍然比完整的预训练语言模型小得多 另一方面,添加到更深层的提示可以对输...
Prompt Tuning与Prompt Tuning的区别主要在于: Prompt Tuning:使用静态的、可训练的虚拟标记嵌入。这些嵌入在初始化后保持固定,除非在训练过程中被更新,相对简单,因为它只涉及调整一组固定的嵌入参数。在处理多种任务时表现良好,但可能在处理特别复杂或需要细粒度控制的任务时受限。 P-Tuning:使用一个可训练的LSTM模型...
P-Tuning v2是Prompt Tuning的改进版,它在Prompt Tuning的基础上增加了一些优化技巧,如使用不同的prompt类型、使用不同的prompt位置等。这些优化技巧可以提高模型的性能和泛化能力。五、LoRALoRA是一种轻量级的微调方法,其基本思想是通过在预训练模型中添加可学习的参数来对模型进行微调。与Adapter Tuning和Prefix Tuning...
P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基于P-tuning和Prefix-tuning,拓展提出p-tuning的V2版本模型——P-tuning V2,并引入Deep Prompt Encoding和Multi...
- 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-Tuning v2在多个层中插入连续提示，独立于层之间的提示，增加可训练参数量，改善模型性能。- PILL（Pluggable ...
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...