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...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...
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。
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
tuning。embedding-only tuning又因为传播层数深，更新参数量小而不如prefix-tuning。
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Prefix-tuning方法通过微调预训练模型的特定部分(称为“前缀”)以适应特定任务。这种方法只微调前缀,而不是整个模型,从而减少了计算成本和过拟合的风险。Prefix-tuning的性能通常优于传统的微调方法,但不及完整的模型微调。 P-tuning P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重。
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
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...