这种分类在Transformer模型中的具体含义: 其中Transformer的 PEFT 方法仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练 LLM 的大部分参数,比如Prefix Tuning、P-Tuning V1/V2、LoRA、QLoRA,其实网上介绍这些微调方法的文章/教程不少了,我也看过不少,但真正写的一目了然、一看就懂的还是少,大部分文章/教程差点意思。总之...
三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识性问题时表现的非常出色,但在物理...
P-Tuning中支持的编码格式主要有LSTM和MLP。 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...
P-tuning v2 微调方法解决了 P-tuning v1 方法的缺陷,是一种参数高效的大语言模型微调方法。 P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量(固定 LM 参数),在各个参数规模语言模型上,均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能,解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示(横坐标表示...
ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战 自从 ChatGPT 爆火以来，树先生一直琢磨想打造一个垂直领域的 LLM 专属模型，但学习文本大模型的技术原理，从头打造一个 LLM 模型难度极大，所以这事儿就一直搁置了。但最近一个月，开源文本大模型如雨后春笋般接踵而至，例如 LLaMA、Alpaca、Vicuna、 ChatGLM-6B 等。树先生...
hiyouga / LLaMA-Factory Public Notifications Fork 4.2k Star 34.4k Code Issues 240 Pull requests 29 Discussions Actions Wiki Security Insights New issue 请问什么时候支持P-Tuning V2 呢?#5741 Closed 1 task done Timmy-love-you opened this issue Oct 18, 2024· 0 comments ...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的相关问题,你可以通过以下步骤使用ChatGLM-6B P-Tuning v2微调后的模型: 在fastchat\model\model_adapter.py中添加以下代码: defload_ptuning_model(self,model_path:str,ptuning_checkpoint:str,from_pretrained_kwargs:dict):revision=from_pretrained_kwargs.get("revision"...
基于 P-Tuning v2 的模型微调过程包括调整依赖、准备数据集、参数设置等。为了简化起见，树先生准备了 5 条测试数据，分别保存为 train.json 和 dev.json，实际应用中应使用大量训练数据。训练和推理的调整文件需要根据具体的 JSON 格式数据集进行修改，包括修改预设序列长度、学习率、模型加载路径等参数。
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 ...
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 ...