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...
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...
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...
本文介绍了P-tuning,它是一种模版的自动构建方法,而通过模版我们可以从语言模型中抽取知识,完成零样本、小样本等学习任务,并且效果往往还更好。借助P-tuning,GPT也能实现优秀的NLU效果,在SuperGLUE上的表现甚至超过了BERT。除此之外,P-tuning还一种在有限算力下调用大型预训练模型的有效方案。
相比 mapinfo 来说,优点是开源、免费、支持插件、丰富的在线地图数据。整体界面如下: 本文只是日常优化中用的比较多的功能的简单介绍,更多使用的功能有待大家一起探索。 2 、网优 常用功能 2.1 、制作点 图 制作站点图层。支持 txt 和 csv 格式。 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 1 p. 绿色儿童卡通垃圾...