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...
来自Northeastern University 及University of California, Riverside等大学的研究者发表了“Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large models: A Comprehensive Survey”对PEFT技术进行全面综述,探讨各种PEFT算法及其应用,为研究人员提供深入的理解。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2403.14608 以下为论文主要内容: 一、...
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 LORA(Low-Rank Adaptation低秩适应) github:GitHub - microsoft/LoRA...
Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning 论文链接: https://arxiv.org/abs/2109.05687 代码链接: https://github.com/pkunlp-icler/childtuning Child-Tuning-F:在 fine-tune 的过程中,只需要在每一步更新的迭代中,从伯努利分布中采样得到一个梯度掩模即可,相当...
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...
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。
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。...
Prefix-tuning直接调整attention层计算后的输出，通过学习特定的前缀参数，从而影响K/V矩阵部分。此方法与前两种略有不同，主要关注的是与特定前缀参数相关的计算。总结比较各方法，它们的设计思路各有侧重，如图所示。考虑到方法的设计维度，我们可以探索更高效、更灵活的参数效率微调算法。扩展算法方面，需...
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Models: A Comprehensive Surveyhttp://t.cn/A6HGky5g 论文全面调查了参数高效微调对于大型模型的重要性。大型模型在多个应用领域取得了划时代的进步,使得在不同任务...
parameter-efficient fine-tuning的方法依赖于引入一个adapter module。这篇文章使用一个shared hypernetworks来为每一个tasks和每一个layer中生成adapter,which is condition on task、adapter position、layer id in a transformer model. Introduction 预训练的LLM表现出来很好的效果:Transfer learning frompretrained large...