3.3 P-tuning v2 微调方法优点 P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷，是一种参数高效的大语言模型微调方法。P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量（固定 LM 参数），在各个参数规模语言模型上，均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能，解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效...
3、优点分析 1)和原模型相比完全没有推理延时。 2)可插拔式的使用,可以快速针对不同的下游任务训练不同的lora权重(尝试过stable diffuion的不同LORA之后可以深刻的体会到它的优势) 3)低参数,适合小样本场景。 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...
P-Tuning v2的优点: P-tuning v2在不同的模型规模(从300M到100B的参数)和各种困难的NLU任务(如问答和序列标注)上的表现与微调相匹配。 与微调相比,P-tuning v2每个任务的可训练参数为0.1%到3%,这大大降低了训练时间的内存消耗和每个任务的存储成本。 Part3 具体做法 P-tuning v2利用多层提示(即深度提示优化...
优点:更多可学习的参数,提高模型性能;支持多任务学习,增强泛化能力。 局限:实现复杂度较高,需要更多的计算资源;对超参数(如Prompt长度)的选择较为敏感。 实战经验与建议 选择合适的任务 对于具有明显上下文信息的任务(如文本分类、语义分析等),Prefix Tuning和P-Tuning v2都能取得较好的效果。 对于需要深层结构信息的...
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...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...
在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具有零推理延时、可插拔和适合小样本场景的优点。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...
综上所述，Prefix-tuning、P-tuning 和 P-tuning v2 在大模型微调领域各自展示了独特的优点和适用场景。它们通过调整模型输入、优化参数更新策略，以及增强模型对特定任务的适应性，为提高大模型在下游任务上的表现提供了有效途径。通过深入理解这些方法的原理和实现细节，可以为构建高效、灵活的大模型微调...
(1) 论文信息论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》(2) 思路优化提示微调，适用于广泛模型规模和NLU任务，性能接近全参数微调。(3) 优势普适性高，参数减少显著，训练效率高。6. LoRA（2021）(1) 论文信息论文《LORA: LOW-RANK...