LoRA vs Prompt Tuning 现在我们已经探索了各种 PEFT 技术。现在的问题是,是否使用 Adapter 和 LoRA 等附加技术,或者使用 P-Tuning 和 Prefix Tuning 等基于提示的技术。 在比较 LoRA 与 P-Tuning 和 Prefix Tuning 时,可以肯定地说 LoRA 是充分利用模型的最佳策略。但根据您的需求,它可能不是最有效的。...
Prompt Tuning通过在模型的输入端添加任务特定的连续可微的前缀(virtual tokens),来引导模型生成期望的输出。在Llama-2-7b模型上应用Prompt Tuning,需要为不同的任务构造不同的前缀并微调这些前缀参数。 from peft import PrefixTuningConfig, PrefixTuningForCausalLM prefix_tuning_config = PrefixTuningConfig( task_typ...
Prompt Tuning是对Prompt做专门的embedding学习,然后与token序列的embedding合并,输入LM的encoder-decoder中,进行学习更新。注意,整个过程LM的参数都是冻结的,只有prompt embedding层是可训的。 图:模型微调和Prompt Tuning的区别 当模型参数增加后,Prompt Tuning可以跟模型全参微调效果差不多。 图:模型微调和Prompt Tuning...
LoRA的核心思想在于,预训练模型的权重矩阵可以被分解为两个低秩矩阵的乘积,微调时只训练这两个低秩矩阵,而保持原预训练模型的参数不变。 3. LoRA在Llama 3中的应用 对于Llama 3模型,LoRA技术同样适用。通过LoRA微调,可以在不改变Llama 3主体结构的情况下,针对特定任务进行快速适应。这种微调方式不仅计算效率高,而且...
而在prompt tuning中,也存在一些固有的缺陷,它同样缺少梯度的直接通路,每次都需要经过所有的backbone部分。而且,prompt tuning的任务设置过于理想,试图只调节输入端的小部分参数,对深层部分的影响是相当有限的,这就会造成最终fine-tune的效果受到局限。 由于LST不是本文的重点,所以只借助这个示意图来对LORA策略进行...
P Tuning v2的试验性工作强调了Prompt数量和重参数化MLP的引入需根据具体微调任务而定，这表明其性能很大程度上受超参数影响，而清华团队可能在探索更精细的适配方法。最后，LLaMA-Adapter的v1与v2版本也代表了在自适应语言模型领域中的创新尝试，它们通过引入或优化特定机制来增强模型的通用性和任务适应性...
Model LoRA Prefix Tuning P-Tuning Prompt Tuning IA3 Blip-2 ✅ PEFT原理 LoRA LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种技术,通过低秩分解将权重更新表示为两个较小的矩阵(称为更新矩阵),从而加速大型模型的微调,并减少内存消耗。 为了使微调更加高效,LoRA的方法是通过低秩分解,使用两个较小的矩阵(称为更新矩阵)来...
而Prompt tuning是为Prompt单独生成一份参数,在微调的过程中大模型的参数冻结不变,只更新Prompt的参数。且文章实验表明对于Prompt的参数使用大模型的vocab中的一些token 的embedding初始化,或者使用标签词的嵌入(当标签词的token数大于1时,对所有token取平均,即将一个标签词看作一个整体)初始化要比随机初始化的效果要...
PREFIX_TUNING LORA ADALORA ADAPTION_PROMPT IA3 LOHA LOKR OFT 以Llama2基于LoRA微调[2]为例,使用PEFT库加载预训练模型参数和微调模型参数: importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForCausalLM frompeftimportPeftModel,PeftConfig # 微调参数存放路径 ...
在Llama 3的微调过程中,主要有两种策略:参数高效微调(PEFT)和全量微调。 1. 参数高效微调(PEFT) 参数高效微调,也称为PEFT,是一种仅微调少量或额外模型参数,同时固定住大部分预训练参数的方法。这种方法可以大大降低训练成本,同时保持模型的性能。PEFT主要包括以下几种技术: Prefix/Prompt-Tuning:在模型的输入或隐...