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...
一、fine-tuning技术 Fine-tuning是一种在自然语言处理(NLP)中使用的技术,用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型,然后在小规模的任务特定文本上继续训练它。 Fine-tuning的概念已经存在很多年,并在各种背景下被使用。Fine-tuning在NLP中最...
随着深度学习技术的不断发展,越来越多的大规模预训练模型被应用于各种任务中。然而,这些大模型往往需要大量的计算资源和存储空间,给实际应用带来了很大的挑战。为了解决这个问题,轻量化微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning)技术应运而生。轻量化微调是一种优化策略,通过微调预训练模型的一部分参数,使其更适合特定任务。
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...
Fine-tuning是一种在自然语言处理(NLP)中使用的技术,用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型,然后在小规模的任务特定文本上继续训练它。 Fine-tuning的概念已经存在很多年,并在各种背景下被使用。Fine-tuning在NLP中最早的已知应用是在神经...
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.
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...
微调(Fine-tuning): 上半部分表示微调的过程。 对于每个任务(如翻译、摘要、表格到文本),有单独的Transformer模型。 每个任务的Transformer模型都经过专门的训练,以适应该任务的数据。 输入(Input)是带有特定格式的文本,例如“name Starbucks type coffee shop”。
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。...
Index Terms: Large Language Model, Parameter-Efficient Fine-tuning, Computer System, Distributed System. 关键词:大型语言模型、参数高效微调、计算机系统、分布式系统。 1、Introduction Large Models (LMs) have recently captured considerable public interest. Their ability to understand context and nuances enable...