文章首先说明了一下之前p-tuning的缺点,大致有三部分。 一个是针对模型参数量缺少通用性,之前的试验证明了p-tuning针对参数量大于10B的模型有很好的效果,甚至可以达到全量微调的效果。但是针对中等规模的模型,效果就不是很明显了。 另外一个就是针对不同任务的通用性也比较差,之前的实验结果证明了在一些NLU任务上效...
能缓解离散prompt方法,导致的模型输出结果到达局部最优 (6) 缺点 查找的最优提示,可能是次优的 在小参数量模型中表现差(小参数模型如Bert,330M),上了10B的模型效果才开始可以持平 序列标注等对推理和理解要求高的任务,prompt-tuning效果会变差 5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: ...
这种方法不需要大量带标签的数据,但可能需要更多的计算资源。 P-tuning v2P-tuning v2是一种改进的微调方法,通过使用预训练模型的一部分来进行微调,而不是使用整个预训练模型。这种方法可以减少计算需求,同时提高模型性能。然而,P-tuning v2可能需要更精细的参数调整。 FreezeFreeze是一种特殊的微调方法,其中预训练模...
此外，P-Tuning v2 还包括以下改进：移除 Reparamerization 加速训练方式；采用多任务学习优化：基于多任务数据集的 Prompt 进行预训练，然后再适配的下游任务。舍弃词汇 Mapping 的 Verbalizer 的使用，重新利用 [CLS] 和字符标签，跟传统微调方法一样利用 cls 或者 token 的输出做自然语言理解，以增强通用性，可以...
5. P-tuning v2（2022）(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...
"summary": "这件衬衫的款式非常的宽松,利落的线条可以很好的隐藏身材上的小缺点,穿在身上有着很好的显瘦效果。领口装饰了一个可爱的抽绳,漂亮的绳结展现出了十足的个性,配合时尚的泡泡袖型,尽显女性甜美可爱的气息。" } 在训练的时候也需要指定出,prompt的字段是content,response的字段对应的是summary,用于告知模型...
基于P-Tuning v2 进行 ChatGLM2-6B 微调实践 微调类型简介 1. SFT监督微调:适用于在源任务中具有较高性能的模型进行微调,学习率较小。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。
1. 本仓库基于[P-Tuning v2](https://github.com/THUDM/P-tuning-v2)代码,实现了**模型并行**。 2. 大部分文件包括本`readme.md`内容,都是来自于官网的代码。 3. 我只是做了网络层的设备映射,修改了部分代码。比如`modeling_chatglm.py`、`main_parallel.py` 下面以 [ADGEN](https://aclanthology....
P-Tuning v2 将 ChatGLM2-6B 模型需要微调的参数量,减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 本文试图分析程序结构和代码,解释序列转换生成模型的微调训练。为了篇幅不要过长,分两篇文章解读,本文解读训练代码。框架概述请看前篇文章:GPT实战系列-P-Tuning本...
(6) 缺点 查找的最优提示,可能是次优的 在小参数量模型中表现差(小参数模型如Bert,330M),上了10B的模型效果才开始可以持平 序列标注等对推理和理解要求高的任务,prompt-tuning效果会变差 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 Unive...