三、P-Tuning v2 方法详解 1. 方法概述 P-Tuning v2 的核心思想是在预训练模型的每一层添加可训练的连续提示向量,这些提示向量作为前缀插入到每层的输入中。这样做既增加了参数容量,又使提示能够在模型的不同层次影响表示学习。 2. 优化与实现细节 为了充分发挥深度提示调整的效果,P-Tuning v2 在优化和实现上...
[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
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 环境配置:租借autoDL GPU...
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...
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,从而减少了存储和内存需求。
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
P-Tuning v2把continuous prompt应用于预训练模型的每一层,而不仅仅是输入层。 二.P-Tuning v2实现过程 1.整体项目结构 源码参考文献[4],源码结构如下所示: 参数解释如下所示: (1)--model_name_or_path L:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese:BERT模型路径 ...
三、P-Tuning v2 之前的Prompt Tuning和P-Tuning方法存在一个主要的问题,就是缺少深度提示优化,因为前缀向量只被插入到Transformer第一层的输入Embedding序列中,在接下来的Transformer层中,插入前缀向量位置的Embedding都是由之前的Transformer层计算出来的,这可能导致输入的前缀向量对模型预测只有相对间接的影响。
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...