p-tuning原理 Ptuning是一种技术,用于提高汽车引擎的性能和效率。其原理包括以下几个方面: 1.引擎调校:通过重新调整汽车引擎的排气、点火和供油系统,来优化燃烧过程和提高动力输出。这包括调整点火时机、燃油喷射量、气缸压缩比等。 2.空气进气:Ptuning通过增加进气量和改善空气流动性来提高引擎性能。这包括使用性能...
为了解决这个问题,P-Tuning作为一种高效的大模型参数微调技术应运而生。一、P-Tuning原理P-Tuning,也称为提示调优(Prompt Tuning),是一种基于提示的学习方法。它的基本思想是固定预训练模型的参数,然后在模型的输入端添加可学习的提示进行调整。通过这种方式,P-Tuning可以在不改变模型结构的情况下,仅通过更新少量的...
一.P-Tuning v2工作原理 1.Hard/Soft Prompt-Tuning如何设计 提示工程发展经过了从人工或半自动离散空间的hard prompt设计,到采用连续可微空间soft prompt设计的过程,这样的好处是可通过端到端优化学习不同任务对应的prompt参数。 2.P-Tuning工作原理和不足 主要是将continuous prompt应用于预训练模型的输入层,预训练...
二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embedding层拼接新的可训练参数,在每层的Self-Attention部分的 w_{k} 和w_{v} 处也拼接了新的参数。对应的代码如下: elif past_key_value is not None: key_layer = self.transpose_for_scores(s...
LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数,在冻结原模型参数的情况下,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少,这样不仅 finetune 的成本显著下降,还能获得和全模型参数参与微调类似的效果。 随着大语言模型的发展,模型的参数量越来越大,比如 GPT-3 参数量已经高达...
p-tuning v2原理 P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)偏见的方法。其原理可以总结如下: 1.样本选择:首先,从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性,包括不同的文化、背景和价值观。 2. PLM预训练:在选定的样本上进行预训练,生成一个...
1.原理:ptuning是“高强度间歇训练”的简称,它由一系列高强度的锻炼动作和短暂的休息组成,以迅速提高心肺功能和增长肌肉。 2.特点:ptuning训练要求高强度、高频率和高耐力,每个动作通常只进行20-30秒钟,然后进行短暂休息,再进行下一个动作。 二、准备ptuning训练的工具和场地 1.工具:进行ptuning训练需要一些简单...
一、P-tuning v2的基本原理 P-tuning v2是一种基于预训练模型的微调方法,其基本原理是在预训练模型的基础上,通过添加少量的可训练参数,对模型的输出进行微调。这种方法在保持预训练模型性能的同时,提高了模型的泛化能力。 二、P-tuning v2的优化策略
P-Tuning v2的原理是通过对已训练好的大型语言模型进行参数剪枝,得到一个更加小巧、效率更高的轻量级模型。具体地,P-Tuning v2首先使用一种自适应的剪枝策略,对大型语言模型中的参数进行裁剪,去除其中不必要的冗余参数。然后,对于被剪枝的参数,P-Tuning v2使用了一种特殊的压缩方法,能够更加有效地压缩参数大小,并显...