v2微调技术利用deep prompt tuning,即对预训练Transformer的每一层输入应用continuous prompts。deep prompt tuning增加了continuo us prompts的能力,并缩小了跨各种设置进行微调的差距,特别是对于小型模型和困难任务 上图左边为P-Tuning,右边为P-Tuning v2。P-Tuning v2层与层之间的continuous prompt是相互独立的。 Chat...
常见任务包括中文实体识别、语言模型训练、UIE 模型微调。优点是可以快速适应目标任务,但缺点是可能需要较长的训练时间和大量数据。 2. LoRA 微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2 微调:引入...
在目标数据集上训练目标模型时,将从头训练到输出层,其余层的参数都基于源模型的参数微调得到。 1.2 监督微调的步骤 具体来说,监督式微调包括以下几个步骤: 预训练:首先在一个大规模的数据集上训练一个深度学习模型,例如使用自监督学习或者无监督学习算法进行预训练; 微调:使用目标任务的训练集对预训练模型进行微调。
P-tuning v2微调BERT实践 论文团队只提供了P-tuning v2在BERT结构上的方案和源码,在源码中作者并没有改造Bert的代码结构来给每一层创建随机Embedidng再做自注意力,而是采用了类似交叉注意力的方式,对每一层的Key和Value额外拼接了一定长度的Embedding,让Key和拼接后的Key、Value做交叉注意力,采用HuggingFace的模型类...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
P-tuning是一种适用于多语言和跨语言任务的微调方法,它的目标是使模型能够在不同语言之间进行迁移学习。P-tuning v2是其改进版本,增强了模型的通用性。 P-tuning v2 的步骤 1. 预训练 P-tuning v2的第一步是在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练,这与其他微调方法相似。 2. 适应性层 P-tuning v2引...
System Info / 系統信息 使用finetune_demo中的代码进行ptuning-v2微调后,调用微调结果inference,报错:File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/mapping.py", line 169, in inject_adapter_in_model raise ValueError("create_and_replace does not su
然而,我必须指出,目前Langchain-Chatchat并不直接支持GLM3的P-Tuning v2微调,因为它不在peft结构中。一旦ChatGLM3团队重写了微调代码,使用新代码训练的模型将可以使用。你可以参考这个已关闭的问题:[FEATURE] GLM3 的 P-Tuning v2 微调能支持吗。 希望这些信息对你有所帮助。如果你有任何其他问题或需要进一步的澄...
https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 提示微调(Prompt Tuning),指只用一个冻结的语言模型来微调连续提示向量的方法,大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)的背景下,先前的工作表明,以 P-Tuning 为代表的提示微调算法,在不使用精调的情况下,具有独...