p-tuning v2 原理p-tuning v2原理 P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)偏见的方法。其原理可以总结如下: 1.样本选择:首先,从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性,包括不同的文化、背景和价值观。 2. PLM预训练:在选定的样本上进行...
(3)P-tuning-v2/model/utils.py 选择P-tuning-v2微调方法,返回BertPrefixForQuestionAnswering模型,如下所示: def get_model(model_args, task_type: TaskType, config: AutoConfig, fix_bert: bool = False): if model_args.prefix: # 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True) config.hidden_dropout_prob = ...
LoRAP-tuning v2Freeze 2. LoRA 微调方法 2.1 LoRA 微调方法的基本概念 LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models），直译为大语言模型的低阶自适应。LoRA 的基本原理是冻结预训练好的模型权重参数，在冻结原模型参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新...
技术原理 P-Tuning v2(论文: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks),该方法在每一层都加入了Prompts tokens作为输入,而不是仅仅加在输入层,这带来两个方面的好处: 更多可学习的参数(从P-tuning和Prompt Tuning的0.01%增加到0.1%-3%),同时也足够参...
PTuning v2技术原理： 核心改进：PTuning v2旨在解决模型规模变化时Prompt优化表现的差异问题，通过在每一层引入Prompt tokens对Prompt Tuning和PTuning进行优化。 技术特点：与PTuning相比，PTuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，这带来了性能和内存使用效率的提升。同时，该方法结合了深度提示优化的...
在本文中,我们将重点介绍Prefix Tuning / P-Tuning v2技术,并通过代码实战案例来展示其应用。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...
P-tuning V2算法的核心思想是利用问题中的关键词,对知识图谱进行筛选和优化。通过分析关键词在知识图谱中的关系和上下文信息,P-tuning V2能够快速定位到与问题相关的实体和属性,从而提高了查询效率和准确率。P-tuning V2的实现过程主要包括以下步骤: 关键词扩展:利用知识图谱中的关系和上下文信息,对问题中的关键词...
P-Tuning v2的提出针对前代方法的不足，通过深度提示优化改进Prompt Tuning和P-Tuning，实现跨规模和NLU任务的通用解决方案。其技术原理在于在每一层加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，...
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...
P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加额外的可训练参数。应用时，新参数的维度根据任务难度调整。尽管两者都保持大模型大部分参数不变，仅微调少量新参数，但Lora的优势在于不会增加推理时间。P-Tuning v2的低参数量策略也体现了其资源效率。这两种方法可能都基于大模型的内在特性，即大...