2.1 P-Tuning V1:将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题) 清华大学的研究者于2021年通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning,其与prefix tuning类似:比如考虑到神经网络本质上是连续的,故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks are inherently continuous, discrete prompt...
1、使用embedding-only的方式。 2、它强调task-specific。 3、没有使用prompt encoder。 p-tuning-v1 论文:GPT Understands, Too 重点: 1、使用embedding-only的方式。 2、主要为了减小各种离散提示的不稳定性,它强调nlu中的multi-task统一。 3、prompt encoder使用BiLSTM+MLP。 4、将离散提示和连续提示相结合 (...
论文地址:P-Tuning v1 P-tuning v1 代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning a图:离散式的 Prompt Tuning b图:隐式的 P-Tuning P-Tuning v1 是一种使用可微的虚拟标记替换离散标记的方法,该方法仅将虚拟标记添加到输入层,并使用 prompt 编码器(BiLSTM+MLP)对虚拟标记进行编码学习。 类似Prefix-Tunin...
在知识探测任务（Knowledge Probing）上，相比人工提示（离散）方法，P-Tuning v1显著提升效果：此外，需要特别注意的是：P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符，这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的，因此原论文并不能说明：P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。最近的一篇论文...
然而,需要特别注意的是:P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符,这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的,因此原论文并不能说明:P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。 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...
第二部分 P-Tuning V1/V22.1 P-Tuning V1：将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题)清华大学的研究者于2021年通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning，其与prefix tuning类似：比如考虑到神经网络本质上是连续的，故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks...
此外,需要特别注意的是:P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符,这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的,因此原论文并不能说明:P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。 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...
1.【官方教程】ChatGLM-6B 微调:P-Tuning,LoRA,Full(Av401497353,P1)是首发!【清华官方教程】ChatGLM-6B 微调!手把手教你如何本地部署!P-Tuning,LoRA,Full parameter的第1集视频,该合集共计9集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
此外,需要特别注意的是:P-Tuning v1论文中的Prompt Tuning仍然使用了自然语言提示的锚字符,这仍然需要人工设计、并不是完全自动化的,因此原论文并不能说明:P-Tuning v1能够与Fine-tuning效果相比肩。 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...
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