二、P-tuning方法详解 1. 传统提示的问题 在传统的提示方法中,我们需要为每个任务手工设计一个提示模板,将任务转换为一个语言模型可以处理的格式。例如,在知识探测任务中,我们可能会使用模板“[X]位于[Y]。”来预测实体[X]位于哪个国家或州。然而,这种方法存在以下问题: 难以找到最佳提示:手工编写提示需要大量的尝...
一、P-Tuning v2简介 P-Tuning是一种创新的模型微调方法,它采用参数剪枝技术,显著减少微调的参数量。P-Tuning v2作为P-Tuning的升级版,采用更高效的剪枝方法,进一步降低模型微调的参数量。其核心思想是通过自适应剪枝策略去除冗余参数,并使用特殊压缩方法减少参数大小,从而得到轻便、高效的轻量级模型。 二、项目准备 ...
因此,作者通过实验发现用一个提示编码器(即用一个LSTM+MLP去编码这些virtual token以后,再输入到模型)来编码会收敛更快,效果更好。 三、具体实现与代码详解 这里讲两个版本的实现代码,一个是简易版本的,另一个是huggingface官方版本怎么实现的 简易版本 简易版本的继续用苏神的代码来举例,这里只列出关键代码。 1. ...
深入浅出:大模型微调方法详解(Freeze、P-Tuning、LoRA、QLoRA) 随着人工智能技术的飞速发展,大型预训练模型(LLMs)在各个领域的应用日益广泛。然而,这些模型往往参数量巨大,直接进行全参数微调不仅耗时耗力,还可能导致过拟合等问题。因此,各种高效的微调方法应运而生。本文将详细介绍四种主流的大模型微调方法:Freeze、...
在AI大模型的探索之路上,微调是一项至关重要的技术,它能够帮助我们在特定任务上提升模型的性能。本文将重点介绍基于P-Tuning V2技术的ChatGLM3微调实战,为读者提供一份详细的实践指南。 一、技术背景 P-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,由THUDM团队开发。该技术通过微调连续提示而非整个语言模型参数,实现与全...
ChatGLM-6B作为一款开源的、支持中英双语的对话语言模型,因其良好的中文支持效果和相对较低的GPU性能要求,受到了众多开发者的青睐。本文将详细介绍如何使用P-Tuning技术对ChatGLM-6B模型进行微调,以满足特定应用场景的需求。 一、ChatGLM-6B模型部署 ChatGLM-6B模型基于General Language Model(GLM)架构,具有62亿参数,...
[3]P-Tuning v2论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf [4]P-Tuning v2代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 [5]BertLayer及Self-Attention详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/552062991 [6]https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ [7]https://huggingface.co/datasets/squad...
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(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我们可以选择一条捷径,不需要微调LLM的全量参数,而只需要新增少量的参数,通过固定原始模型参数,而只需要微调新增的少量参数,从而达到接近使用全参数full-tuning的...
四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法 当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章...
微调，作为构建更大模型的捷径，已广泛应用于大型语言模型（LLM）领域。随着模型规模的不断增长，如MPT和Falcon分别达到30亿和400亿参数，微调技术如PEFT和LoRa应运而生，旨在在保持性能的同时，减少训练成本和时间。本文将深入探讨微调原理、PEFT、LoRa、IA3、P-Tuning和Prefix-Tuning等技术，以及它们如何...