对于Table-to-Text任务来说,Prefix-tuning显著优于adapter算法,在每个数据集上平均提升了4.1 BLEU;与adapter-tuning相比,更趋近帕累托最优,在提升生成质量的同时,显著减少了参数量。 对于summarization任务来说,Prefix-tuning表现不如fine-tuning。作者总结,原因可能是,summarization任务的输入文章长度是table-to-text任务...
二、parameter-efficient fine-tuning技术 参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。 换个角度说,parameter-efficient fin...
简介:本文将介绍轻量化微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning)的概念、优势、应用场景和实现方法。通过轻量化微调,可以在保持模型性能的同时,显著降低模型的大小和计算成本,为深度学习模型在资源受限的场景下提供更高效的应用方案。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体...
然而,对于许多特定任务,仅仅使用预训练模型可能还不够,我们还需要对模型进行微调(Fine-tuning)以适应特定数据集和任务。然而,传统的微调方法可能会引入大量的新参数,导致过拟合和泛化能力下降。为此,PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术应运而生。PEFT是一种参数高效的微调方法,旨在在保持模型泛化能力的同时,仅通...
二、parameter-efficient fine-tuning技术 参数高效的fine-tuning,简称PEFT,旨在在尽可能减少所需的参数和计算资源的情况下,实现对预训练语言模型的有效微调。它是自然语言处理(NLP)中一组用于将预训练语言模型适应特定任务的方法,其所需参数和计算资源比传统的fine-tuning方法更少。
PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning参数高效微调) huggingface:PEFT (huggingface.co) github:GitHub - huggingface/peft: 🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning. 概念:其核心理念是通过仅调整模型的一小部分参数,而保持大部分预训练参数不变,从而大幅减少计算资源和存储需求 ...
大模型时代的热门话题，即如何高效地将通用预训练大语言模型适配到各种下游任务中，一种技术叫Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)。PEFT旨在提高微调效率，通过少量参数调整，使预训练模型适应特定任务，降低存储与部署成本，实现大模型在不同垂直场景的高效应用。PEFT技术具有以下应用特性：通过在模型内部...
Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) is a method of improving the performance of pretrained large language models (LLMs) and neural networks for specific tasks or data sets.
在探讨大模型领域，Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）技术成为了解决预训练模型应用成本问题的关键。通过PEFT，我们能够在保持原有预训练模型性能的基础上，显著减少微调参数的数量和计算复杂度。这一技术的核心理念是，利用预训练模型中大部分参数保持不变，仅微调其中的一小部分，以此来实现参数效率。...
2.2 Part Parameter Tuning 通过训练预训练模型中部分参数,减少模型训练参数,提升模型训练效率,其中包括 layernorm&head tune(只训练模型的 layernorm 和 head 层)等。 代表论文: 论文标题: BitFit: Simple Parameter-efficient Fine-tuning for Transformer-based Masked Language-models ...