第二部分 P-Tuning V1/V2 2.1 P-Tuning V1:将自然语言的离散模版转化为可训练的隐式prompt (连续参数优化问题) 清华大学的研究者于2021年通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning,其与prefix tuning类似:比如考虑到神经网络本质上是连续的,故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks are inherentl...
P-Tuning v2是一种用于增强预训练语言模型（如BERT或GPT）性能的技术，它的核心在于将微调过程中的参数...
我试过用LoRA微调,遗忘问题要轻很多,p-tuning v2遗忘严重 XiongfeiQin, niexufei, and eric-0x72 reacted with thumbs up emoji 👍 Sorry, something went wrong. Copy link jaikensai888commentedJun 2, 2023• edited 我也遇到同样的问题,就去了解了一下p-tuning的本质,发现其本质是prompt-tuning ...
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Reproduction 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Expected behavior 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢? Others No response
P-tuningV2则提出直接在预训练模型的每一层都添加prompt,以此来增加训练参数(图2右边边模型架构) 不同层中的提示作为前缀token加入到输入序列中,并独立于其他层间(而不是由之前的transformer层计算)。 一方面,通过这种方式,P-tuning v2有更多的可优化的特定任务参数(从0.1%到0.1%-3%),以允许更多的每个任务容量,...
主图:P-tuning到 P-tuning v2 对比。橙色块(即 h0,…,hi)指的是可训练的提示嵌入;蓝色块是由冻结的预训练语言模型存储或计算的嵌入。 3 实际使用 ChatGLM-6B 62 亿参数; INT4 量化级别下最低只需 6GB显存即可运行; INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可 p-tuning v2 微调; ...
P-tuningV2则提出直接在预训练模型的每一层都添加prompt,以此来增加训练参数(图2右边边模型架构) 不同层中的提示作为前缀token加入到输入序列中,并独立于其他层间(而不是由之前的transformer层计算)。一方面,通过这种方式,P-tuning v2有更多的可优化的特定任务参数(从0.1%到0.1%-3%),以允许更多的每个任务容量,而...
运行p-tuning v2脚本后报错: Traceback (most recent call last): File "/mnt/dolphinfs/hdd_pool/docker/user/hadoop-shangchao/chenkunlong/main.py", line 431, in main() File "/mnt/dolphinfs/hdd_pool/docker/user/hadoop-shangchao/chenkunlong/main.py", line 370, in main ...
zhepianP-Tuning v2 Fine tuning Prompt-tuning 最新研究笔记 来源各大博客和相关的paper截图,做一个汇总。 Prompt的思想,我理解就是设计不同的输入形态,激发语言模型的潜力,得到任务相关的输出,从而避免精调模式带来的灾难性遗忘问题。引用下CMU的刘鹏飞博士放在博客里的图: ...