P-tuning是一种针对预训练语言模型(如GPT、BERT等)的参数优化技术,旨在通过调整模型的部分参数来提升其在特定任务上的表现。与传统的微调方法不同,P-tuning通过引入可学习的提示(prompt)参数,以更高效的方式引导模型生成更符合任务需求的输出。以下将从P-tuning的原理、优势、应用场景以及与传统微调的区别四个方面
p-tuning原理 Ptuning是一种技术,用于提高汽车引擎的性能和效率。其原理包括以下几个方面: 1.引擎调校:通过重新调整汽车引擎的排气、点火和供油系统,来优化燃烧过程和提高动力输出。这包括调整点火时机、燃油喷射量、气缸压缩比等。 2.空气进气:Ptuning通过增加进气量和改善空气流动性来提高引擎性能。这包括使用性能...
一、P-Tuning原理P-Tuning,也称为提示调优(Prompt Tuning),是一种基于提示的学习方法。它的基本思想是固定预训练模型的参数,然后在模型的输入端添加可学习的提示进行调整。通过这种方式,P-Tuning可以在不改变模型结构的情况下,仅通过更新少量的提示参数,实现对模型性能的优化。P-Tuning的主要优势在于计算成本低。与传...
目录 收起 P-Tuning 背景 技术原理 P-Tuning v2 背景 技术原理 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背后...
二、原理 prompt tuning 其实是一个比较范围比较广的概念,通过调整模板来实现对模型的微调。 具体在论文中,给每个任务定义了自己的Prompt,然后拼接到数据上作为输入,但只在输入层加入prompt tokens,并且不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题。 三、具体实现 ...
P-tuning v2微调方法原理方面:1.P-tuning v2微调方法在transformer的每一层都加入了prefix、2.P-tuning v2微调方法采用了多任务学习、3.P-tuning v2微调方法prefix部分的参数不是由上一层的prefix输出来输入 常见误区:P-tuning v2微调方法微调的参数对象是每一层离散表示的prefix P-tuning v2微调方法解决了P-tu...
简介:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning是近期兴起的四种Transformer微调技术,本文将为您深入解读这四种技术的原理、优缺点以及应用场景。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考场景,支持低代码配置的方式创建“智能体Pro”应用 立即体验 在自然语言处理领域,Transformer架构已经成为主...
技术原理：通过将Prompt转换为学习Embedding层，并利用MLP+LSTM进行处理。PTuning引入了连续可微的virtual token来替代传统人工设计模版中的真实token，这些virtual token的位置灵活可选，且仅限于输入层。实验发现，使用LSTM+MLP编码virtual token后，效果与全参数微调一致甚至更优。PTuning v2： 背景：针对PT...
PTuning技术原理： 核心思想：PTuning旨在通过在连续空间中自动搜索提示，以改进Prompt设计。它引入了少量连续自由参数作为输入提示的表征，并使用梯度下降优化这些连续提示。 技术特点：相较于传统Prompt设计，PTuning使用了双向LSTM和2层MLP结构，提高了提示的整体性和离散性。此外，PTuning通过可微的虚拟token...