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...
大模型微调实践——Prompt tuning、PET、Prefix tuning、P-tuning的原理、区别与代码解析(二) 本篇是本系列最后一篇,因为prefix tuning和P-tuning v2非常相似,所以放在一起来介绍。简易目录如下: prefix-tuning P-tuning v2 跟以前一样,具体还是会分为论文、原理、实现细节以及对应关键代码进行详细介绍,因为prefix tu...
为了简化理解，我编写了仿真代码，直接展示了P-tuning v2连续prompt实现的核心过程。通过这一代码示例，读者可以直观地了解P-tuning v2如何通过`past_key_value`参数实现连续prompt的融入，从而达到提升模型性能的目的。总结而言，P-tuning v2通过引入连续prompt并优化其实现细节，显著提升了预训练模型在生成和...
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、涉...
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 le…
prefix tuning P-tuning P-tuning v2 具体每个部分会分为论文、原理、实现细节以及对应关键代码进行详细介绍。 由于内容非常多,本篇就主要讲Prompt Tuning,并以其中比较重要的PET为例,具体介绍其实现原理,后面再具体介绍prefix tuning、P-tuning、P-tuning v2,最后会再做一个总结。