#在RobertaEncoder的Forward里,有这样一段代码fori,layer_moduleinenumerate(self.layer):# 遍历Roberta的层数,然后每一次得到past_key_values的数组元素,# past_key_value的形状就是上述提到的(2,batch_size,n_head,seq_len,head_dim)past_key_value=past_key_values[i]ifpast_key_valuesisnotNoneelseNone......
(17)--prefix:P-Tuning v2方法 执行代码如下所示: python3 run.py --model_name_or_path L:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese --task_name qa --dataset_name squad --do_train --do_eval --max_seq_length 128 --per_device_train_batch_size 2 --learning_rate 5e-3 -...
执行代码如下所示: python3 run.py--model_name_or_pathL:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese --task_name qa --dataset_name squad --do_train --do_eval --max_seq_length128--per_device_train_batch_size2--learning_rate5e-3--num_train_epochs10--pre_seq_len128--outpu...
Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关键技术。 预解读是Peft代码解读的一个关键步骤,它可以帮助我们快速识别代码中的规则和模式,为后续优化提供基础。预解读主要包括...
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
在本文中,我们将重点介绍Prefix Tuning / P-Tuning v2技术,并通过代码实战案例来展示其应用。Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型...
2.代码执行流程 (1)P-tuning-v2/run.py 根据task_name=="qa"选择tasks.qa.get_trainer 根据get_trainer得到trainer,然后训练、评估和预测 (2)P-tuning-v2/tasks/qa/get_trainer.py 得到config、tokenizer、model、squad数据集、QuestionAnsweringTrainer对象trainer ...
声援博主:如果您觉得文章对您有帮助,可以点击文章右下角【推荐】一下。 marsggbo 粉丝-540关注 -4 +加关注 0 0 «Deepspeed ZeRO系列算法原理+通信开销详解 »leetcode 常见题型代码总结 posted @2024-06-30 21:16marsggbo阅读(141) 评论(0)编辑收藏举报 ...
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，显著扩大了其适用范围。值得注意的是，相较于Prefix tuning，P-tuning v2更侧重于提升对NLU任务的适应性。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`RobertaPrefixFor...
Prompt-Tuning、P-Tuning和Prefix-Tuning区别和代码实现【转】关注 marsggbo Prompt-Tuning、P-Tuning和Prefix-Tuning区别和代码实现【转】 转载 marsggbo 2024-07-06 19:54:25 文章标签 系统 文章分类 HarmonyOS 后端开发 赞 收藏 评论 分享 举报 ...