一、概述 二、P-Tuning v2 Reparameterization 三、实验 四、Reference 一、概述 该论文由清华大学和智源于 2022 年联合发表,由于 Prompt tuning 方法(在一个冻结的语言模型上微调连续的 prompts)缺少通用性导致无法处理较难的序列标注任务。论文提出了 P-Tuning v2 方法,相比 Deep Prompt Tuning 方法,主要的改动在...
论文提出了一个新的经验发现,即适当优化的prompt tuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配,同时只有0.1%-3%的微调参数。P-Tuning v2是针对NLU优化和调整的深度提示调整(Li和Liang,2021;Qin和Eisner,2021)的实现。 预训练语言模型(Radford等人,2019;Devlin等人,2018;Yang等人,2019年;...
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-task Learning。 简要信息: 核心要点: 在原始P-tuning基础上,提出deep prompt tuning,对pseudo token采用更深的表征,该方法可以视为Prefix-tuning的拓展版本(Prefix-tuning本身用于生成任务,作者将...
近日，清华大学发布P-Tuning v2版本，其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题（如下图所示），并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务，如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。论文题目：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks论文地址：...
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks 论文地址: h...
最近的一篇论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》发现(如上图):随着模型参数的增加(达到10B级),Prompt Tuning才能与Fine-tuning效果相比肩,而在小模型上性能不佳。 P-Tuning v2关键所在:引入Prefix-tuning P-Tuning v2提升小模型上的Prompt Tuning,最关键的就是引入Prefix-tuning ...
本文主要介绍P-tuning-v2论文中的5种任务,分别为Glue任务、NER任务、QA任务、SRL任务、SuperGlue任务,重点介绍了下每种任务使用的数据集。 一.Glue任务 GLUE(General Language Understanding Evaluation)是纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台。GLUE包含九项NLU任务,语...
论文阅读_参数微调_P-tuning_v2 1 P-Tuning PLAINTEXT 英文名称: GPT Understands, Too中文名称: GPT也懂链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385作者: Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang机构: 清华大学, 麻省理工学院日期: 2021-03-18引用次数: 426...
P-tuning v2，作为Deep Prompt Tuning的优化与适应版本，旨在为生成和知识探索提供解决方案。其关键改进在于，通过在预训练模型的每一层引入连续提示，而不仅仅是局限于输入层，从而显著提升了性能，尤其针对小型模型与复杂任务。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，...
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 ...