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;...
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...
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...
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，显...
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 ...
为了解决这些问题,P-Tuning v2使用deep prompt tuning的方案。正如上图的b部分,prompt作为prefix token插入到不同的层中。一方面,p-tuning v2有更多可调的特定任务参数(从 0.01% 到 0.1%~3%),扩大了任务的容量也提高了参数效率;另一方面,添加到更深层的prompt对模型的预测会有更多直接的影响。
严格来讲，P-Tuning-v2就是 Prefix-Tuning。当你的基座是 GPT-2 / BART 等 NLG 模型时，它叫...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
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...
4. 低数据量时，微调性能会下降。但是，Prefix-tuning整体高于fine-tuning，差距随着数据量的增大而减小...