P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续提示应用于预训练模型的每个层,而不仅仅是输入层。 通过增加连续提示的容量,并针对各种设置(特别是针对小...
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...
为了简化理解，我编写了仿真代码，直接展示了P-tuning v2连续prompt实现的核心过程。通过这一代码示例，读者可以直观地了解P-tuning v2如何通过`past_key_value`参数实现连续prompt的融入，从而达到提升模型性能的目的。总结而言，P-tuning v2通过引入连续prompt并优化其实现细节，显著提升了预训练模型在生成和...
P-tuning v2 leveragesdeep prompt tuning, which is to apply continuous prompts for every layer input of the pretrained transformer. Deep prompt tuning increases the capacity of continuous prompts and closes the gap to fine-tuning across various settings, especially for small models and hard tasks. ...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
P-Tuning V2微调所需的显存相对较少,仅需1张显卡即可展开工作。 代码库克隆及依赖安装: 克隆ChatGLM3工程:git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git 安装相关依赖:进入ChatGLM3目录,执行pip install -r requirements.txt以安装必要的Python库。 三、数据准备 数据是微调的基础。我们需要准备适合ChatGLM...
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...
token_dim: 256: P-TuningV2 的 token 维度(不要改动)。 lora.yaml train_file: train.jsonl val_file: val.jsonl test_file: test.jsonl num_proc: 1 max_input_length: 512 max_output_length: 512 training_args: # see `transformers.Seq2SeqTrainingArguments` ...
P-Tuning V2微调所需的显存相对较少,仅需1张显卡即可展开工作。 代码库克隆及依赖安装: 克隆ChatGLM3工程:git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3.git 安装相关依赖:进入ChatGLM3目录,执行pip install -r requirements.txt以安装必要的Python库。 三、数据准备 数据是微调的基础。我们需要准备适合ChatGLM...
大模型微调实践——Prompt tuning、PET、Prefix tuning、P-tuning的原理、区别与代码解析(二) 本篇是本系列最后一篇,因为prefix tuning和P-tuning v2非常相似,所以放在一起来介绍。简易目录如下: prefix-tuning P-tuning v2 跟以前一样,具体还是会分为论文、原理、实现细节以及对应关键代码进行详细介绍,因为prefix tu...