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预训练,生成一个...
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 = model_args.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...
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...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
P-tuning v2是一种基于预训练模型的微调方法,其基本原理是在预训练模型的基础上,通过添加少量的可训练参数,对模型的输出进行微调。这种方法在保持预训练模型性能的同时,提高了模型的泛化能力。这一原理的实现,得益于P-tuning v2的优化策略。P-tuning v2的优化策略主要包括两个方面。一是采用前缀提示策略,将提示信息...
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，...
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...
P-Tuning v2通过在每一层引入Prompt tokens，对Prompt Tuning和P-Tuning进行了优化，从而提供了一个适用于不同规模和自然语言处理（NLU）任务的通用解决方案。相较于P-Tuning，P-Tuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，带来了性能和内存使用效率的提升。该方法结合了深度提示优化的策略，使其在多种...
P-Tuning工作原理在于，通过端到端优化学习，使得提示参数能够适应特定任务需求，但其不足在于仅在输入层应用提示，导致模型无法全局优化提示与任务之间的关系。P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型...