论文提出了一个新的经验发现,即适当优化的prompt tuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配,同时只有0.1%-3%的微调参数。P-Tuning v2是针对NLU优化和调整的深度提示调整(Li和Liang,2021;Qin和Eisner,2021)的实现。 预训练语言模型(Radford等人,2019;Devlin等人,2018;Yang等人,2019年;...
参考论文: [2110.07602] P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and TasksTL;DR不要被名字欺骗,P-Tuning v2其实跟Prefix-Tuning更像,而不是跟P-Tuning更像P-…
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基...
离散化的 token 的搜索出来的结果可能并不是最优的,导致性能不稳定。本篇论文旨在探讨,如何提升预训练语言模型进行自然语言提示的有效性。 方法:作者提出了 P-Tuning,设计了一种连续可微的 virtual token(同 Prefix-Tuning 类似)。将 Prompt 转换为可以学习的 Embedding 层,用 MLP+LSTM 的方式来对 Prompt Embeddin...
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“GPT Understands, Too”于21年3月发表，提出了一种名为P-tuning的优化方法。该方法由清华大学、北京智源、麻省理工学院和Recurrent AI（清华大学与卡内基梅隆大学AI学者共同创立的公司）共同研发。尽管传统的微调GPT模型在自然语言理解任务上的表现不尽如人意，但通过P-tuning方法的应用，GPT模型在NLU...
最近的一篇论文《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》发现(如上图):随着模型参数的增加(达到10B级),Prompt Tuning才能与Fine-tuning效果相比肩,而在小模型上性能不佳。 二、P-Tuning v2关键所在: 引入Prefix-tuning P-Tuning v2提升小模型上的Prompt Tuning,最关键的就是引入Prefix-tuning...
在论文中,作者举例通过提示求得城市X所在国家Y,不同的提示文本对模型影响巨大,体现在预测结果精确度的高方差,从最低19.8最高51.1,而引入P-Tuning不仅能降低预测方差,还能提升整体准确性。 P-Tuning的思想是,与其绞尽脑汁构造和搜索出最优的prompt文本,不如引入一部分可训练的embedding和人工模板组合,一齐作为prompt的...
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...