我们可以认为,p-Tuning v2是结合Prefix Tuning和P-Tuning,来做NLU序列标注任务。 为了实现最佳性能,P-Tuning v2也做了下面这些改变: 不使用重参数化(reparameterization):Prefix Tuning用MLP,P-Tuning用LSTM+MLP来做重参数化。而对于NLU任务,实验证明重参数化的效果取决于任务和数据集。而且对于较小的模型,会影响模...
P-tuning 背景 P-tuning P-tuning V2 背景 P-Tuning v2 实验 总结 参考 本专题旨在沿 LLM 的发展脉络,对其主要知识点做分析梳理。大致章节拆分如下,有兴趣的话可以关注追更。本文是专题的第九章,讲解高效微调技术 P-tuning 系列。对经典论文 P-tuning:GPT Understands, Too(2021) 和 P-Tuning v2: Prompt ...
然而，P-Tuning也存在局限性，具体表现在某些特定任务中的性能表现。随后，P-Tuning v2技术作为对P-Tuning的改进和扩展，旨在解决模型规模变化时Prompt优化表现的差异问题。P-Tuning v2通过在每一层引入Prompt tokens，对Prompt Tuning和P-Tuning进行了优化，从而提供了一个适用于不同规模和自然语言处理（NL...
Prefix Tuning: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Taskshttps://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuninghttps://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf P-Tuning: GPT Understands, Toohtt...
System Info / 系統信息 使用finetune_demo中的代码进行ptuning-v2微调后,调用微调结果inference,报错:File "/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/peft/mapping.py", line 169, in inject_adapter_in_model raise ValueError("create_and_replace does not su
P-tuning v2 image.png 之前提到的Prompt Tuning,是只冻结大语言模型的参数来优化连续Prompts,这样可以大大减少每个任务的存储和训练时的内存使用,但是Prompt Tuning论文中表明当模型规模超过100亿个参数时,提示优化可以与全量微调相媲美。但是对于那些较小的模型(从100M到1B),提示优化和全量微调的表现有很大差异,这大...
P-Tuning v2的出现，旨在提高泛化性，解决了早期soft prompt方法在特定任务上的不足。它提倡在Transformer的每个block输入都加入prefix，以增强对最终预测的影响。通过多任务学习和跨任务微调，P-Tuning v2展示了更强的适应性。Adapter方法则以简单易懂的方式，通过添加prompt到特定Transformer层，解决训练稳定...
P-Tuning V2版本则跟Prefix-Tuning一样将额外添加的token加入到了网络的每一层,训练时更新每一层的prompt token embedding,它同样也是仅适配NLU任务。这样的改动也使得相较于初版,P-Tuning V2具备以下2点优势: (1) 拥有更多的可训练参数,表征能力更强,但总体仍维持少量 (初版0.1%,0.1%~3%)。 (2) 加入到更...
PEFT的关键在于只调整少量或额外的模型参数，保持预训练参数稳定，从而大幅降低计算和存储成本，且技术进步使其性能接近全量微调。PEFT领域的一个流行开源工具库是Huggface的高效微调框架，它支持多种方法，包括LoRA（低秩适应）、Prefix Tuning、P-Tuning v2（连续提示优化）和Prompt Tuning（提示调优），以及...
P-Tuning V2:仅微调前缀编码器。 Freeze:仅微调后几层的全连接层。 1. 准备微调训练 代码clone git clonehttps://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning.git 安装依赖 cd ChatGLM-Efficient-Tuning pip install -r requirements.txt 2. freeze方式微调 ...