考虑到这些问题,作者提出了Ptuning v2,它利用深度提示优化(如:Prefix Tuning),对Prompt Tuning和P-Tuning进行改进,作为一个跨规模和NLU任务的通用解决方案。 技术原理 P-Tuning v2(论文:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks),该方法在每一层都加入...
对于Prefix-tuning来说,P-tuning v2去除了编码器,像之前会用的MLP或者LSTM。 V2主要解决了两个问题,原来的prefix-tuning和p-tuning缺乏任务通用性,同时模型大小适配性也不太行。V2提供了更好的对NLU难任务的支持(序列标注),同时模型大小从几百M到几十B都能很好的支持。 B.细节 1)插入Token的位置 这里和prefix...
P-Tuning v2的提出针对前代方法的不足，通过深度提示优化改进Prompt Tuning和P-Tuning，实现跨规模和NLU任务的通用解决方案。其技术原理在于在每一层加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。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 L...
P-Tuning v2通过在每一层引入Prompt tokens，对Prompt Tuning和P-Tuning进行了优化，从而提供了一个适用于不同规模和自然语言处理（NLU）任务的通用解决方案。相较于P-Tuning，P-Tuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，带来了性能和内存使用效率的提升。该方法结合了深度提示优化的策略，使其在多种...
12 高效微调方法4:P-Tuning v2是大模型干货教程看这一个就够了~2023年全网最硬核最全面的大模型公开课|大模型微调 | ChatGLM | LangChain的第12集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
严格来讲，P-Tuning-v2就是 Prefix-Tuning。当你的基座是 GPT-2 / BART 等 NLG 模型时，它叫...
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...
【操作步骤来啦!!!】南京智能计算中心完成GLM2-6B多轮微调Ptuning-v2!, 视频播放量 283、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 1, 视频作者 南京中科逆熵, 作者简介 作为一家专攻计算机算力卡的 IT 公司,我们致力于提供高性能、高品质的算力卡,为
P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 通俗来说,P-tuning v2可以帮助模型更好地适应不同语言和任务,使其在处理多种自然语言处理任务时...