P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续提示应用于预训练模型的每个层,而不仅仅是输入层。 通过增加连续提示的容量,并针对各种设置(特别是针对小...
通过文本分类中文数据集的试验,发现p-tuning有良好的few-shot能力,并且在相同条件下优于fine-tuning进行文本分类的效果。 参考文献 [1]Liu X , Zheng Y , Du Z , et al. GPT Understands, Too[J]. 2021. [2] 苏剑林. (Apr. 03, 2021). 《P-tuning:自动构建模版,释放语言模型潜能 》[Blog post]. ...
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使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射 深度学习 机器学习 人工智能 python 自然语言处理 解析大模型常用...
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...