Prefix Tuning 简述 P-Tuning v2 简述 Prefix Tuning / P-Tuning v2 实战 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
一、引言 ChatGLM3是一个强大的对话模型,其性能在多个任务上表现出色。然而,对于特定任务,我们可能需要对模型进行微调以获得更好的效果。P-Tuning V2是一种优化的深度提示调优策略,它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。本文将详细介绍如何使用P-Tuning V2技术对ChatGLM3进行微调。 二...
四、实战案例 以下是一个使用ChatGLM-6B进行P-Tuning v2微调的实战案例。假设我们需要将ChatGLM-6B模型用于生成广告词的任务中。 数据集准备:准备一个包含广告内容(content)和广告词(summary)的数据集。 模型微调:使用P-Tuning v2技术对ChatGLM-6B模型进行微调。在微调过程中,模型会自动学习如何从广告内容中生成符合...
12 高效微调方法4:P-Tuning v2是大模型干货教程看这一个就够了~2023年全网最硬核最全面的大模型公开课|大模型微调 | ChatGLM | LangChain的第12集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。不过，由于 ChatGLM-6B 的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知...
【操作步骤来啦!!!】南京智能计算中心完成GLM2-6B多轮微调Ptuning-v2!, 视频播放量 283、弹幕量 0、点赞数 4、投硬币枚数 0、收藏人数 1、转发人数 1, 视频作者 南京中科逆熵, 作者简介 作为一家专攻计算机算力卡的 IT 公司,我们致力于提供高性能、高品质的算力卡,为
P-Tuning v2 即对上述 P-Tuning 做改进,致力于成为跨参数规模和跨 NLU 任务的通用解决方案。 P-Tuning v2 P-Tuning v2 借鉴了“深度提示优化”思想。与 P-Tuning 相比,P-Tuning v2 将新增的提示词参数前移,称之为“prefix token”,并且在模型每一层都增加了 prefix token。由此 P-Tuning 至 P-Tuning v2...
P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 token 对应的深层模型参数进行微调,其本身即为生成式模型,不需要 verbalizer 进行概率预测。 Prompt设计 Pattern的构建方式有人工构建、启发式、生成式、词向量微调、伪标记等,这里由于目标任务不算复杂,有较为明显的结构,因而...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调