一、概述 二、P-Tuning v2 Reparameterization 三、实验 四、Reference 一、概述 该论文由清华大学和智源于 2022 年联合发表,由于 Prompt tuning 方法(在一个冻结的语言模型上微调连续的 prompts)缺少通用性导致无法处理较难的序列标注任务。论文提出了 P-Tuning v2 方法,相比 Deep Prompt Tuning 方法,主要的改动在...
论文源码:https://github.com/THUDM/P-tuni 网上已经有很多关于论文理论的介绍了,这里只简单提一提。 P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续...
先前的P-tuning用了一层BiLSTM来表征pseudo token,显然是推理能力不足的原因之一,因此该部分提出Deep Prompt Tuning,替换原来的BiLSTM而使用Prefix-tuning中的深层模型,如下图: P-tuning V2相比P-tuning,区别在于: 取消了reparamerization:对pseudo token,不再使用BiLSTM或MLP进行表征,且不再替换pre...
近日，清华大学发布P-Tuning v2版本，其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题（如下图所示），并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务，如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。论文题目：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks论文地址：...
P-tuning v2，作为Deep Prompt Tuning的优化与适应版本，旨在为生成和知识探索提供解决方案。其关键改进在于，通过在预训练模型的每一层引入连续提示，而不仅仅是局限于输入层，从而显著提升了性能，尤其针对小型模型与复杂任务。基于作者的优化与实现细节，P-tuning v2能够实现与Fine-tuning相媲美的性能，...
论文阅读_参数微调_P-tuning_v2 1 P-Tuning PLAINTEXT 英文名称: GPT Understands, Too中文名称: GPT也懂链接: https://arxiv.org/abs/2103.10385作者: Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang机构: 清华大学, 麻省理工学院日期: 2021-03-18引用次数: 426...
论文源码:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 P-Tuning v1回顾 最近,Prompting技术火爆NLP社区,其将预训练模型从Fine-tuning范式带入Prompt-Engineering时代。 Prompting最初由人工设计Prompt,自然语言提示本身十分脆弱(如下图所示,选择不同的Prompt对下游任务的性能影响较大),而且从优化角度无法达到最优。
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks ...
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks 论文地址: h...
也就是说Prefix-tuning主要设计用于NLG，而P-Tuning v2则是改进后也可以用于NLU了，例如文本分类，序列...