PTuning(Prompt Tuning)的核心在于调整提示(prompt)的部分。在这种方法中,固定住语言模型的权重,只调整输入提示的表示。这种方式相当于是在训练模型理解一个特定的、固定的输入提示,使其对这个提示做出更好的响应。PTuning 的主要优点是不需要调整模型的主体部分,因此计算成本较低。
5.P-tuning v2 (2022) 6.LoRA(2021) LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备...
(3) 优势在少量参数增加下达到接近全参数微调的性能，高度参数共享，降低训练成本。(4) 缺点可能受限于任务间的适应性，适应复杂任务的能力有限。2. Prefix tuning(2021)(1) 论文信息论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》(2) 思路固定预训练参数，为每个任务添加一个或多...
为此,我们提出了一种新颖的方法P-Tuning,该方法在离散提示的基础上结合了可训练的连续提示嵌入。实验表明,P-Tuning不仅通过最小化不同离散提示之间的差距来稳定训练过程,而且在一系列NLU任务(包括LAMA和SuperGLUE)上显著提高了性能。P-Tuning在完全监督和少量样本设置下,对冻结和微调的语言模型均普遍有效。 (2) 思路...
类似Prefix-tuning 在Deep FT层:在seq前面加n个虚拟token,以此构造一个连续的token,作为微调参数(结构一样是transformer) 在多种任务上下进行微调 完全变为生成模型,无需verbalizer (3) 优势 在小、大模型上,效果均优于P-tuning。 当参数量达10B,效果相当于FT ...
在小、大模型上,效果均优于P-tuning。 当参数量达10B,效果相当于FT 6.LoRA(2021) (1) 论文信息 来自论文《LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS》 摘要:自然语言处理的一个重要范式包括在通用领域数据上进行大规模预训练,并适应特定任务或领域。随着我们预训练更大的模型,全面微调(即重新训练所...
类似Prefix-tuning 在Deep FT层:在seq前面加n个虚拟token,以此构造一个连续的token,作为微调参数(结构一样是transformer) 在多种任务上下进行微调 完全变为生成模型,无需verbalizer (3) 优势 在小、大模型上,效果均优于P-tuning。 当参数量达10B,效果相当于FT ...
类似Prefix-tuning 在Deep FT层:在seq前面加n个虚拟token,以此构造一个连续的token,作为微调参数(结构一样是transformer) 在多种任务上下进行微调 完全变为生成模型,无需verbalizer (3) 优势 在小、大模型上,效果均优于P-tuning。 当参数量达10B,效果相当于FT ...