本文承接上文prompt模板由人工到自动构建的转变,针对P-tuning做详细原理阐释,并列出其区别,最后附简易版实现代码。 本篇来继续讲述P字母开头的一系列大模型微调技术,在之前的文章大模型微调实践——Prompt learning、Prefix learning、 P-tuning、P-tuning v2 、PET的原理、关系与区别以及代码解析(附
代码部分把prefix tuning和P-tuning v2放在一起写(Hugging face官方库也是合在一起的),因为virtual token是插入进每一层的,那么需要重点关注的是他是怎么进入每一层的: 本质上是通过past_key_values进入attention运算内部,在每一层中运算的。 这里先列出Hugging face 原生库中怎么实现的,然后再写一段仿真代码便于...
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/134760405 __EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。
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...
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 ...
P-tuning的核心在于使用MLP和LSTM对virtual token进行编码，以克服预训练模型词嵌入离散性带来的问题。代码实现上，包括简易版和官方库的版本，都展示了如何处理模板设计、数据构造以及只训练virtual token部分权重的过程。总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、...
No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning 说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。 机器学习 深度学习 nlp 人工智能 算法 Prompt-Tuning这么好用?
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 ...
在代码层面，P-tuning v2的核心在于巧妙地利用`past_key_value`参数，实现连续prompt的融入。通过在`RobertaPrefixForTokenClassification`类的`forward`函数中进行初始化，以及`RobertaModel`到`RobertaEncoder`，再到`self.layer`（`nn.ModuleList([RobertaLayer(config) for _ in range(config.num_hidden...
一、实现模型工具类函数 目的:模型在训练、验证、预测时需要的函数 代码路径:/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/P-Tuning/utils utils文件夹共包含3个py脚本:verbalizer.py、metirc_utils.py以及common_utils.py 1.1 verbalizer.py 目的:定义一个Verbalizer类,用于将一个Label对应到其子Label的映射。