【arxiv】Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP 参数高效微调指南 By TimsonShi 参数高效的定义 全面微调:做针对下游任务的Fine-tuning时,更新模型的所有参数。这不可避免地导致模型对小的目标数据集过度拟合,继而在微调后不能用于其他任务。 参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning,PEFT):做针对下游任务...
KNOWLEDGE transferWith the advancements in parameter-efficient transfer learning techniques, it has become feasible to leverage large pre-trained language models for downstream tasks under low-cost and low-resource conditions. However, applying this technique to multimodal knowledge transfer introduces a ...
Adapter和multitask learning以及continual learning的关系 adapter模块的特定 adapter的一个具体的例子 总结 查缺补漏系列。 pretrain+finetune之后的Adapter范式的经典看山之作。 前言 finetune大型预训练模型是 NLP 中一种有效的迁移机制。然而,在存在许多下游任务的情况下,finetune参数效率低下:每个任务都需要一个全新...
在下游任务对大规模预训练模型进行finetune已经成为目前NLP一种流行的学习方法,然而传统的finetune方法会更新预训练语言模型的全部参数,这种方式随着模型尺寸跟下游任务数量的增加会变得难以承受。于是乎,出现了一系列高效的更新参数的迁移学习方式,通过只更新少量模型参数来保证下游任务的效果,例如前面章节提及的prompt lear...
Fusion是一种高效的参数更新方式,能在引入少量参数,只训练少量参数的情况下达到媲美finetune全模型参数的效果,只训练少量参数也意味着对训练数据量更低的要求以及更快的训练速度,是一种将大规模预训练语言模型能力迁移到下游任务的高效方案,跟目前火热的prompt learning有异曲同工之妙。而adapter fusion则跟MOE很像,可...
Parameter-Eff icient Transfer Learning for NLPNeil Houlsby 1 Andrei Giurgiu 1 * Stanisław Jastrze ¸bski 2 * Bruna Morrone 1 Quentin de Laroussilhe 1Andrea Gesmundo 1 Mona Attariyan 1 Sylvain Gelly 1AbstractFine-tuning large pre-trained models is an effec-tive transfer mechanism in NLP...
参数效率连续学习(parameter-efficient continual learning)作为解决这一问题的一个方向,被广泛关注和研究。 参数效率连续学习的终极目标是在面对新数据集时尽可能地利用已有知识,避免忘记已经学习过的知识,同时尽量减少训练参数的数量,以实现更高效的学习。在传统的机器学习模型中,当面对新的数据集时,通常需要重新训练...
为了解决上述问题,我们提出了 ProPETL,一种新的 parameter-efficient transfer learning 方法。 2.1 Preliminaries 在parameter-efficient transfer learning 中,我们会先冻结预训练语言模型的参数,然后引入额外可训练的参数,记为。给定数据集,训练的时候我们需要仅通过更新额外的参数来最大化标签的 likelihood: ...
Adapter的结构简洁明了，包括两个主要子模块和projection操作。在Transformer的每一层网络中，Adapter直接应用到输出经过projection操作后的特征，无需进行额外的调整，从而在保持输出维度一致的同时，将Adapter的输入和输出保持一致。在Adapter的具体结构中，它通过一个feedforward down-project矩阵乘法将特征维度...
@inproceedings{pela, author = {Yangyang Guo and Guangzhi Wang and Mohan Kankanhalli}, title = {PELA: Learning Parameter-Efficient Models with Low-Rank Approximation}, booktitle = {CVPR}, year = {2024} }About PELA: Learning Parameter-Efficient Models with Low-Rank Approximation [CVPR 2024] ...