P-tuning并不算是高效微调方法,和Prefix-tuning甚至是P-tuning v2都不一样。P-tuning在数据量充足的情况下需要更新模型全量参数以及prompt encoder部分参数,在小数据基础上可以只更新几个embedding部分参数。P-tuning的主要目的是让GPT更好的处理分类序列标注等NLU任务。 P-tuning主要解决了通过提示词控制语言模型输出...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...
Prefix Tuning是一种用于自然语言生成任务的参数高效微调技术。它的核心思想是在模型的输入序列前添加一系...
为了解决这个问题,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等四种技术被提出,它们可以帮助加速Transformer的微调过程。一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务和...
Prefix-tuning是一种基于Transformer的微调方法,旨在解决在微调过程中对大量标签数据的依赖问题。该方法通过在输入序列的开头添加可学习的前缀来修改模型的输入表示,从而在不使用标签数据的情况下进行微调。这种方法可以在不使用任何标签数据的情况下进行微调,从而有效地利用了未标注数据。优点: 无需使用标签数据即可进行...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
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本文将深入探讨微调原理、PEFT、LoRa、IA3、P-Tuning和Prefix-Tuning等技术，以及它们如何在训练大规模LLM时节省时间和金钱。微调的基本概念在于利用已经针对特定任务进行训练的模型，并对这些模型进行调整以执行类似任务。例如，一个经过故事生成训练的模型可以通过调整学习如何生成诗歌。微调的关键在于调整模型...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
严格来讲，P-Tuning-v2就是 Prefix-Tuning。当你的基座是 GPT-2 / BART 等 NLG 模型时，它叫...