P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版,同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示: 与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P...
考虑到这些问题,作者提出了Ptuning v2,它利用深度提示优化(如:Prefix Tuning),对Prompt Tuning和P-Tuning进行改进,作为一个跨规模和NLU任务的通用解决方案。 技术原理 P-Tuning v2(论文: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks),该方法在每一层都加入...
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
优点是减少了微调的参数量和成本,同时能达到与全模型微调相近的效果。 3. P-tuning v2 微调:引入了 prefix-tuning 的思想,每一层都加入了 prefix,并采用了多任务学习。解决了 P-tuning v1 中序列标注任务效果不佳和普遍性差的问题。其参数对象是各层的 prefix。优点是适用于多任务学习,但在自然语言理解任务上...
Prefix Tuning,也被称为P-Tuning v2,是一种新型的微调技术。它通过调整模型参数的前缀部分来实现高效的微调,从而在保持模型性能的同时降低计算成本。Prefix Tuning的核心思想是在微调过程中只更新模型参数的一部分,而不是全部更新。这样可以在保证模型性能的同时,大大减少计算量和存储需求。下面我们将详细介绍Prefix ...
P-tuning v2是一种半监督学习方法,它结合了监督学习和自监督学习的优点。在P-tuning v2中,我们使用一部分带标签的数据和另一部分无标签的数据来训练模型。通过使用无标签数据,我们可以提高模型的泛化能力,同时减少对带标签数据的依赖。P-tuning v2可以应用于各种规模和类型的模型,并且可以在较短的训练时间内获得...
PTuning v2技术原理： 核心改进：PTuning v2旨在解决模型规模变化时Prompt优化表现的差异问题，通过在每一层引入Prompt tokens对Prompt Tuning和PTuning进行优化。 技术特点：与PTuning相比，PTuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，这带来了性能和内存使用效率的提升。同时，该方法结合了深度提示优化的...
P-tuning v2 的步骤 1. 预训练 P-tuning v2的第一步是在大规模未标记的文本数据上对模型进行预训练,这与其他微调方法相似。 2. 适应性层 P-tuning v2引入了适应性层,这是一种特殊的神经网络层,用于根据不同语言和任务的需要自适应模型的表示。适应性层允许模型根据任务和语言的差异进行调整。
随着深度学习技术的不断发展,大模型在自然语言处理(NLU)领域的应用越来越广泛。然而,大模型的训练和微调往往需要大量的计算资源和时间,这给实际应用带来了很大的挑战。P-tuning v2作为一种有效的微调方法,对于大模型也表现出了良好的性能。本文将深入解析P-tuning v2为什么对大模型有效。
P-Tuning v2的提出针对前代方法的不足，通过深度提示优化改进Prompt Tuning和P-Tuning，实现跨规模和NLU任务的通用解决方案。其技术原理在于在每一层加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，...