链接论文 https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf代码 https://github.com/THUDM/P-tuning问题描述GPT使用传统的微调策略没法在自然语言理解任务上取得较好结果,而通过新的调整策略,可以让大小相似的GPT在NLU上取…
该论文由清华大学和智源于 2022 年联合发表,由于 Prompt tuning 方法(在一个冻结的语言模型上微调连续的 prompts)缺少通用性导致无法处理较难的序列标注任务。论文提出了 P-Tuning v2 方法,相比 Deep Prompt Tuning 方法,主要的改动在于针对 pretrained model 的每一层都会插入连续的 prompts 来微调,而不仅仅是输入...
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基...
离散化的 token 的搜索出来的结果可能并不是最优的,导致性能不稳定。本篇论文旨在探讨,如何提升预训练语言模型进行自然语言提示的有效性。 方法:作者提出了 P-Tuning,设计了一种连续可微的 virtual token(同 Prefix-Tuning 类似)。将 Prompt 转换为可以学习的 Embedding 层,用 MLP+LSTM 的方式来对 Prompt Embeddin...
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks 论文地址: ...
论文链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385 代码链接: https://github.com/THUDM/P-tuning 什么是模版 所谓PET,主要的思想是借助由自然语言构成的模版(英文常称 Pattern 或 Prompt),将下游任务也转化为一个完形填空任务,这样就可以用 BERT 的 MLM 模型来进行预测了。比如下图中通过条件前缀来实现情感分类和主...
论文“GPT Understands, Too”于21年3月发表，提出了一种名为P-tuning的优化方法。该方法由清华大学、北京智源、麻省理工学院和Recurrent AI（清华大学与卡内基梅隆大学AI学者共同创立的公司）共同研发。尽管传统的微调GPT模型在自然语言理解任务上的表现不尽如人意，但通过P-tuning方法的应用，GPT模型在NLU...
最近的一篇论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》发现(如上图):随着模型参数的增加(达到10B级),Prompt Tuning才能与Fine-tuning效果相比肩,而在小模型上性能不佳。 二、P-Tuning v2关键所在: 引入Prefix-tuning P-Tuning v2提升小模型上的Prompt Tuning,最关键的就是引入Prefix-tuning...
(1) 论文信息 来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针对自然语言生成任务的轻量...
本文主要介绍P-tuning-v2论文中的5种任务,分别为Glue任务、NER任务、QA任务、SRL任务、SuperGlue任务,重点介绍了下每种任务使用的数据集。 一.Glue任务 GLUE(General Language Understanding Evaluation)是纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台。GLUE包含九项NLU任务,语...