本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,部署好ChatGLM2-6b 安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformers pip installtransformers==4.27.1 pip install rouge_chinese nltk jieba datasets # 禁用 W&B,...
实验结果表明,P-tuning v2在不同的模型规模(从300M到100B的参数)和各种困难的NLU任务(如问答和序列标注)上的表现与微调相匹配。与微调相比,P-tuning v2每个任务的可训练参数为0.1%到3%,这大大降低了训练时间的内存消耗和每个任务的存储成本,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可...
ChatGLM-6B 环境已经有了，接下来开始模型微调，这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B 模型进行参数微调，P-Tuning v2 将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。安装依赖 # 运行微调需要 4.27.1 版本的 transformerspip instal...
通过这种方式,P-Tuning v2可以使模型变得更加轻便、更加高效,同时尽可能地保持模型的性能不受影响。二、DeepSpeed/P-Tuning v2在ChatGLM-6B中的应用ChatGLM-6B是一个基于GPT的大型预训练语言模型,为了使其更加高效和轻量级,我们采用了DeepSpeed/P-Tuning v2进行微调。以下是我们的主要步骤: 准备数据:首先,我们需要准...
关键词:提示学习,P-Tuning,BERT,GPT2 前言 P-tuning v2是清华团队在P-tuning基础上提出的一种提示微调大模型方法,它旨在解决提示学习在小尺寸...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...
低秩分解采用线性设计的方式使得在部署时能够将可训练的参数矩阵与冻结的参数矩阵合并，与完全微调的方法相比，不引入推理延迟。LoRA 与其它多种微调方法不冲突，可以与其它微调方法相结合，比如下节实训将要介绍的前缀调优方法等。3. P-tuning v2 微调方法 3.1 P-tuning v2 微调方法的相关技术 传统的微调方法需要...
2\. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3\. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题...
然而,大模型的训练和部署需要大量的计算资源和时间。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,如Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2和LoRA。这些技术可以在不降低模型性能的前提下,显著减少模型的参数量和计算量,使大模型的应用更加便捷。本文将详细介绍这些技术的原理和...
2. LoRA微调:通过高阶矩阵秩的分解减少微调参数量,不改变预训练模型参数,新增参数。优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2微调:引入了prefix-tuning的思想,每一层都加入了prefix,并采用了多任务学习。解决了P-tuning v1中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其...