一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 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...
于是, P-Tuning (论文:GPT Understands, Too) 设计了一种连续可微的 virtual token (同 Prefix-Tuning 类似),成功地实现了模版的自动构建。不仅如此, 借助 P-tuning ,GPT 在 SuperGLUE 上的成绩首次超过了同等级别的 BERT 模型, 这颠覆了一直以来“GPT 不擅长 NLU”的结论,也是该论文命名的缘由。 P-Tuning ...
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的表征,让其具备一定的自适应能力,从而来适配各种下游NLU任务,增强模型训练的稳定性,具体的,采用新的未知token来构成prompt的可训练部分,和部分人工模板拼接,P-Tuning的提示学习示意图如下。 ...
P-tuning v2理论方法简介 相比于现有的Prompt tuning方式,P-tuning v2的调整主要体现在: 1.为了增强对下游任务的通用性,使用类似Fine-tuning的[CLS]为作为任务的预测表征 2.引入Deep Prompt Tuning,在Transformer的每一层Block中的输入层,对输入添加一定长度的前缀Prompt Embedding,让模型自适应学习Prompt的表征 模型...
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...
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...
P-Tuning是 Prompt Tuning 的一种变体,其核心思想是在Prompt Tuning的基础上,在模型的输入层插入可训练的编码Token,加速收敛,并且使模型能够更好地理解下游任务的需求。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...
P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 通俗来说,P-tuning v2可以帮助模型更好地适应不同语言和任务,使其在处理多种自然语言处理任务时...
大模型微调之P-tuning方法是一种基于随机梯度下降(SGD)的方法,其核心思想是通过调整学习率来优化模型性能。具体来说,P-tuning方法通过动态地调整学习率,使其随着时间的推移逐渐降低,从而使得模型能够更好地收敛。 在实现过程中,P-tuning方法采用了一种自适应学习率的方法,即通过不断调整学习率,使其适应模型的训练情...
P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。由上图,P-tuning v1 的模版可以用下面公式表示: ...