Prompt系列比如,Prefix Tuning(2021.01-Stanford)、Prompt Tuning(2021.09-Google)、P-Tuning(2021.03-Tsinghua)、P-Tuning v2(2022.03-Tsinghua); LoRA系列比如,LoRA(2021.11-Microsoft)、AdaLoRA(2023.03-Microsoft)、QLoRA(2023.05-Washington)。 还有不知道如何分类的比如,BitFit、Adapter Tuning及其变体、MAM Adapter、U...
在论文中,作者举例通过提示求得城市X所在国家Y,不同的提示文本对模型影响巨大,体现在预测结果精确度的高方差,从最低19.8最高51.1,而引入P-Tuning不仅能降低预测方差,还能提升整体准确性。 P-Tuning的思想是,与其绞尽脑汁构造和搜索出最优的prompt文本,不如引入一部分可训练的embedding和人工模板组合,一齐作为prompt的...
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...
相比于现有的Prompt tuning方式,P-tuning v2的调整主要体现在: 1.为了增强对下游任务的通用性,使用类似Fine-tuning的[CLS]为作为任务的预测表征 2.引入Deep Prompt Tuning,在Transformer的每一层Block中的输入层,对输入添加一定长度的前缀Prompt Embedding,让模型自适应学习Prompt的表征 模型的结构图如下 P-tuning v2...
P-tuning v2，作为Deep Prompt Tuning的优化与适应版本，旨在为生成和知识探索提供解决方案。其关键改进在于，通过在预训练模型的每一层引入连续提示，而不仅仅是局限于输入层，从而显著提升了性能，尤其针对小型模型与复杂任务。基于作者的优化与实现细节，P-tuning v2能够实现与Fine-tuning相媲美的性能，...
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/134760405 __EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。
P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型在任务上的表现。实现过程涉及多个步骤和组件。首先，项目整体结构遵循特定的源码规范，包含多个文件和参数解释，如模型路径、任务名称、数据集名称、训练和评估...
大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning 随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。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...
在微调ChatGLM时,我们通常采用LoRA和P-Tuning技术。LoRA是一种自适应学习率调整方法,它可以根据模型的训练情况动态地调整学习率,从而提高模型的训练效果。P-Tuning是一种基于数据集的预处理技术,它可以提高模型的泛化能力。在微调ChatGLM时,我们需要按照以下步骤进行: 准备数据集,并进行预处理。 定义模型架构,并使用...
P-Tuning v2把continuous prompt应用于预训练模型的每一层,而不仅仅是输入层。 二.P-Tuning v2实现过程 1.整体项目结构 源码参考文献[4],源码结构如下所示: 参数解释如下所示: (1)--model_name_or_path L:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese:BERT模型路径 ...