prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
P-Tuning-v2方法会冻结全部的模型参数,可通过调整quantization_bit来被原始模型的量化等级,不加此选项则为 FP16 精度加载。 在默认配置quantization_bit=4、per_device_train_batch_size=1、gradient_accumulation_steps=16下,INT4 的模型参数被冻结,一次训练迭代会以 1 的批处理大小进行 16 次累加的前后向传播,...
(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 = ...
设置pre_seq_len会自动打开p-tuning v2[1],若pre_seq_len=64,可训练参数约0.237%;设置prefix_projection=True,会打开prefix-tuning[2],若pre_seq_len=64,可训练参数约13.419%。 prefix-tuning和p-tuning v2类似,prefix-tuning用MLP对前缀进行了编码,因此参数量增加,同时显存使用量也增加了。具体代码在modeling_...
该参数指定输入文本(即前置文本或prompt)所在列。 --response_column 该参数指定输出文本(即响应文本或response)所在列。 --overwrite_cache 该参数指定是否重写缓存。如果设置了该参数,则会重新生成缓存文件;否则会加载现有的缓存文件(如果存在)。 --model_name_or_path ...
P-Tuning v2 LoRA QLoRA 冻结方法 Freeze 方法意思是,只用少部分参数训练,把模型的大部分参数冻结。 只要设置微调层的参数: # 遍历模型的所有参数和名称 for name, param in model.named_parameters(): # 指定冻结层,(layers.27, layers.26, layers.25, layers.24, layers.23)之外的所有参数 ...
在开始使用DeepSpeed/P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调之前,我们需要先准备环境。首先,确保你的系统已经安装了Python和DeepSpeed库。然后,我们需要下载预训练的ChatGLM-6B模型。在DeepSpeed官网或模型仓库中可以找到预训练模型。接下来,我们需要加载模型并进行微调参数的设置。在DeepSpeed中,我们可以使用deepspeed.train.Train...
具体而言，Prefix-tuning在NLG任务中应用，通过Prefix、输入、输出三部分组成，Prefix-tuning对预训练参数进行固定，而Prefix参数则进行微调，包括在embedding层的输入进行调整。P-Tuning v2将此技术应用于NLU任务，显著提升了效果。在参数训练上，P-Tuning v2实际上就是Prefix-tuning。与P-Tuning v1相比，v2...
与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P-tuning v1 只在第一层进行微调。同时,对于 prefix 部分,每一层 transformer 的输入不是从上一层输出,而是随机...
P-Tuning是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。P-Tuning v2在此基础上进行了改进,通过引入deep prompt tuning方案,提高了模型对特定任务的适应性。具体步骤如下: 数据集准备:根据具体应用场景准备训练和验证数据集。数据集应为JSON格式,包含输入文本和对应的输出文本。 安装额外依赖:为了进行P-Tuning v2微调...