[4]P-Tuning v2代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 [5]BertLayer及Self-Attention详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/552062991 [6]https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ [7]https://huggingface.co/datasets/squad
一、技术背景 P-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,由THUDM团队开发。该技术通过微调连续提示而非整个语言模型参数,实现与全量微调相媲美的性能,尤其适用于小到中型模型和复杂序列标注任务。P-Tuning V2将深度提示应用于预训练变换器每一层的输入,增强了连续提示的能力,同时保持预训练模型参数冻结,从而减少了存储...
if model_args.prefix:# 训练方式1:P-Tuning V2(prefix=True)config.hidden_dropout_prob = model_args.hidden_dropout_prob# 0.1config.pre_seq_len = model_args.pre_seq_len# 128config.prefix_projection= model_args.prefix_projection# Falseconfig.prefix_hidden_size= model_args.prefix_hidden_size# 51...
[4]P-Tuning v2代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 [5]BertLayer及Self-Attention详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/552062991 [6]https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ [7]https://huggingface.co/datasets/squad
一、P-Tuning v2简介 P-Tuning是一种创新的模型微调方法,它采用参数剪枝技术,显著减少微调的参数量。P-Tuning v2作为P-Tuning的升级版,采用更高效的剪枝方法,进一步降低模型微调的参数量。其核心思想是通过自适应剪枝策略去除冗余参数,并使用特殊压缩方法减少参数大小,从而得到轻便、高效的轻量级模型。 二、项目准备 ...
详解Prompt 之 P-tuning:GPT Understands, Too 大模型参数高效微调技术原理综述(三)-P-Tuning、P-Tuning v2 大模型参数高效微调技术原理综述(一)-背景、参数高效微调简介 P-Tuning v2 论文笔记 Scaling Down to Scale Up: A Guide to Parameter-Efficient Fine-Tuning ...
P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版,同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示: 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...
它在性能上与微调相当,但仅需要调整0.1%-3%的参数。我们的方法P-Tuning v2是Deep Prompt Tuning(Li和Liang, 2021; Qin和Eisner, 2021)的一种实现,针对NLU进行了优化和适配。鉴于P-Tuning v2的普适性和简单性,我们相信它可以作为微调的替代方案,并为未来的研究提供一个强大的基线。
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,需要安装一些额外的依赖库,如rouge_chinese、nltk、jieba...
P-Tuning v2固定住了所有其他token对应的参数,每一层输入进transformer的时候只有prompt参数需要训练;而P-Tuning v1则只有transformer第一层对应的prompt需要训练。所以可以说P-Tuning v1对应着VPT-Shallow,P-Tuning v2对应着VPT-Deep。这也给了我们一个提示:nlp的prompt发展了那么久,虽然CV的prompt和nlp的prompt会不...