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 ...
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...
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...
P-Tuning 将 Prompt 转换为可学习的 Embedding 层,通过 MLP+LSTM 处理,提高了模型的适应性和性能。P-Tuning v2 进一步改进,通过在每一层都加入 Prompts tokens 作为输入,不仅增加了可学习的参数,还提高了模型预测的直接影响,显示出跨规模和 NLU 任务的通用性。此外,P-Tuning v2 还引入了多任务学习和回归传统分...
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,仅通过微小的参数调整来适应特定任务。这种方法的核心思想是在微调过程中限制新引入的参数数量,从而减少过拟合的风险。一、PEFT的工作原理PEFT的基本思想是在微调过程中对预训练模型的参数进行限制,...
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...
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 Parameter-efficient fine-tuning参数高效微调 3 Designing the T-Few Recipe设计T-Few配方 Given that PEFT allows a model to be adapted to a new task with relatively small storage requirements and computational cost, we argue that PEFT presents a promising alternative to ICL. Our goal is therefo...