Full VS Emb-only •embedding-only表示只有在embedding层添加前缀token，而full 表示每一层都添加前缀token；•实验表明：prefix-tuning> embedding-only> discrete prompting Prifix VS Infix •prefix-tuning表示可训练参数放在开头，infix-tuning表示可训练token放在中间位置•结果表明：prefix-tuning>infix-tuning...
在大模型时代,各种 CV/NLP 的任务都在拥抱预训练+微调的范式,但是随着模型参数规模越来越大,在下游任务数据集上做全量微调的成本也越来越高,目前普遍采用的是 Parameter-Efficient Tuning(高效参数微调)。目前的PET主要包括三类: Adapter: 将较小的神经网络模块(称为adapter)插入到预训练模型的中间层,微调时只训练ad...
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,...
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。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考场景,支持低代码配置的...
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。
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,...
In this context, parameter-efficient tuning methods (delta tuning) are developed and demonstrate a promising way to stimulate colossal models with only a small portion of tunable parameters, thereby dramatically reducing the computational and storage costs of model adaptation. In addition to the ...
Parameter-efficient tuning enables fine-tuning an LLM on a new task without retraining all its parameters, often counted in billions. Instead, a small subset of the model’s parameters or additional parameters are fine-tuned while the rest remain frozen. This “delta tuning” [1] approach can...
{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...
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...