很显然,prompt-tuning比不过prefix-tuning和model-tuning,但明显优于prompt design。
随着预训练语言模型参数量越来越大,迁移学习的成本越来越高,parameter-efficient fine-tuning(参数高效的微调方法)成为一个热点研究方向。所谓“参数高效”,本质就是“节约参数”。在以前我们在下游任务使用预训练大模型,一般需要finetune模型的所有参数,每个下游任务都需要复制一份完整的模型参数。随着parameter-efficient ...
PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING 之Adapter tuning的论文汇总1 Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP Adapter tuning 的由来 从预训练语言模型(PLMs)进行迁移学习是目前自然语言处理中的普遍模式,在许多任务上产生了强大的性能。使通用PLM适应下游任务的最常见方法是对所有模型参数进行Fine-tuning(微调)。所以...
大模型(LLM)最新论文摘要 | Delta-LoRA: Fine-Tuning High-Rank Parameters with the Delta of Low-Rank MatricesAuthors: Bojia Zi, Xianbiao Qi, Lingzhi Wang, Jianan Wang, Kam-Fai Wong, Lei ZhangIn this paper, we present Delta-LoRA, which is a novel parameter-efficient approach to fine-tune ...
Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来...
目前大语言模型如果要进行微调,主要有两种方式Full parameter fine-tuning和这个Parameter Efficient Fine Tuning。Full parameter fine-tuning显而易见,那就是大语言模型整个语言模型里的各个参数,在微调的过程中都去更新一下,这样的方式显然是非常耗费资源和时间的。于是乎,大家开始走Parameter Efficient Fine Tuning的道...
大模型(LLM)最新论文摘要 | Delta-LoRA: Fine-Tuning High-Rank Parameters with the Delta of Low-Rank MatricesAuthors: Bojia Zi, Xianbiao Qi, Lingzhi Wang, Jianan Wang, Kam-Fai Wong, Lei ZhangIn this paper, we present Delta-LoRA, which is a novel parameter-efficient approach to fine-tune ...
MoRA大模型微调:让LoRA的秩高高高 | 今天读到idea很有意思的一个LoRA改进版本MoRA,简记之为论文简读第45期:MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning链接 动机:LoRA的低秩限制了其记忆能力,设输入维数为d,输出维数为k,LoRA的秩为r,一共有r*(d+k)的参数,最高的秩应该是r' = sqrt(r...
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 fine-tuning技术在通过仅训练一小组参数来解...
近年来,很多研究针对这个问题提出了各种更加轻量化的模型微调方法,这条技术线统称为Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT),也就是高效参数微调,帮助预训练大模型高效适配到各种下游任务。PEFT 有一些很好的应用特性,这里列举了三个: 在微调过程中预训练参数是固定的,只需微调少量额外的参数,可以达到与全量微调相当接...