Prompt-tuning Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 Prompt-tuning给每个任务定义了自己的Prompt,拼接到数据上作为输入,同时freeze预训练模型进行训练,在没有加额外层的情况下,可以看到随着模型体积增大效果越来越好,最终追上了精调的效果: 同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一...
(一个LM adaptation的t5和prompt tuning配合的更好) 整体的结构图,我们可以看到右侧的示例,三个任务ABC分别保留了一个小方块(soft prompt),然后拼接在对应instance的embedding token前面,送入模型训练。 prefix tuning prompt tuning可以被视为简化版的prefix tuning,因为它只在模型第一层输入(embedding 输出之后)之前附...
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。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...
Prefix-tuning针对生成任务，根据不同模型结构设计了不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX, x, y]和T5型的[PREFIX, x, PREFIX', y]。而稍后的P-tuning则针对NLU任务，通过模板如BERT的(P1, x, P2, [MASK], P3)和单向模型的(P1, x, P2, [MASK])，实现了对整个数据集的优化，超越了传...
多任务共享模型!因为LM被冻结,只需训练针对不同任务的prompt即可。因此可以固定预训练模型,拔插式加入Prompt用于不同下游任务 Prefix-Tuning Paper: 2021.1 Optimizing Continuous Prompts for Generation Github:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning Prompt: Continus Prefix Prompt ...
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 Lan 自然语言处理 深度学习 机器学习 语言模型 自然语言理...
本文将对大模型微调的几种方法进行介绍和比较,包括LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning。这些方法都可以有效地优化模型性能,提高模型在特定任务上的准确率。
总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、涉及微调的参数选择以及适应下游任务的策略。通过对比，读者可以更直观地理解P-tuning与其他类似方法的区别，如prefix tuning和P-tuning v2。想深入了解这些技术的详细实现和更多实践，可参考公众号：瓦力算法学研所，以及...
固定预训练参数,为每一个任务额外添加一个或多个embedding,且利用多层感知编码prefix。不再像prompt tuning继续输入LLM。 (3) 结构 在seq前面加idx个虚拟token,以此构造一个连续的token,作为微调参数(结构一样是transformer) 固定LLM的参数 由于发现直接加prefix层,模型不稳定,故在其后加了MLP层,用于reparametrization...
大模型微调的五大方法详解 🌟 大模型的微调方法有很多种,今天我们来详细介绍五种常见的方法:LoRA、Adapter、Prefix-Tuning、P-Tuning和Prompt-Tuning。 LoRA:低秩逼近法 🚀 LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原...