论文:VL-PET: Vision-and-Language Parameter-Efficient Tuning via Granularity Control z = G * (z0 + Δz),z:Nxd 论文将G分为4种控制级别: (1)large——G:Nxd (2)middle X——G:Nx1复制扩充为Nxd (3)middle Y——G:1xd复制扩充为Nxd (4)small——G:1x1复制扩充为Nxd 4种G的产生方法如图:图...
作者使用上述实验得到的最优参数设置,缩小prompt-tuning与model-tuning之间的差距。当模型规模不断增加时,prompt-tuning方法可逼近model-tuning方法的效果;同时,prompt-tuning的效果远优于GPT-3中的prompt设计效果。 以下列出了model tuning、prompt tuning以及prompt design三者的对比。 1、model tuning:当模型规模很大时,...
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The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning 论文链接: https://arxiv.org/abs/2104.08691 代码链接: https://github.com/google-research/prompt-tuning 在百亿参数和以上模型在 full-shot 上使得 Prompt Tuning 和 fine-tuning 效果相当。 论文标题: PPT: Pre-trained Prompt Tuning for Few-sho...
PEFT方法主要分为三类：Adapter Tuning在预训练模型内部添加Adapter模块；Prefix Tuning在模型输入或隐层前添加任务特定的前缀序列；LoRA通过学习小参数矩阵的低秩近似，来近似权重矩阵的参数更新。这三种方法都确保了预训练参数的固定，仅训练额外模块，以适应不同任务。在PEFT的分类与统一部分，Adapter Tuning...
前缀调优(Prefix-tuning): 下半部分表示前缀调优的过程。 只使用一个预训练的Transformer模型,不针对每个任务单独微调整个模型。 每个任务有自己的前缀(Prefix),这些前缀是相对较小的参数集,分别用于不同的任务(如翻译、摘要、表格到文本)。 输入(Input)与微调类似,但在输入之前附加了任务特定的前缀。
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。...
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...
{Parameter-efficient Tuning of Large-scale Multimodal Foundation Model}, author={Wang, Haixin and Yang, Xinlong and Chang, Jianlong and Jin, Dian and Sun, Jinan and Zhang, Shikun and Luo, Xiao and Tian, Qi}, booktitle={Thirty-seventh Conference on Neural Information Processing Systems}, year...
Prompt Tuning 的做法是添加可训练的 prefix,同时固定 LM,只训练 prefix,采用 Prompt Tuning 的方式可以在 T5 超大模型和全量数据的情况下,追平 fine-tuning 的效果。 实验发现采用 prompt tuning 的方式在小模型的情况容易受到 prompt 长度,初始化策略,预训练任务等影响,并不稳定,也没法超过 fine-tuning 的效果。