BitFit/Prefix/Prompt 微调系列 BitFit Prefix Tuning Prompt Tuning 2018 年谷歌发布了 BERT,一经面世便一举击败 11 个 NLP 任务的 State-of-the-art (Sota) 结果,成为了 NLP 界新的里程碑; BERT 的结构如下图所示, 左边是 BERT 模型预训练过程, 右边是对于具体任务的微调过程。其中, 微调 阶段是后续用于...
Prompt-tuning给每个任务定义了自己的Prompt,拼接到数据上作为输入,同时freeze预训练模型进行训练,在没有加额外层的情况下,可以看到随着模型体积增大效果越来越好,最终追上了精调的效果: 同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一个batch里同时训练同一个任务的不同prompt,这样相当于训练了不同「模型」,...
作者使用cosine距离来搜索prompt embedding对应的Top5近邻。发现 embedding的近邻出现语义相似的cluster,例如{ Technology / technology / Technologies/ technological / technologies }, 说明连续prompt实际可能是相关离散prompt词的聚合语义 当连续prompt较长(len=100), 存在多个prompt token的KNN相同:个人认为这和prefix-tu...
embedding的近邻出现语义相似的cluster,例如{ Technology / technology / Technologies/ technological / technologies }, 说明连续prompt实际可能是相关离散prompt词的聚合语义 当连续prompt较长(len=100), 存在多个prompt token的KNN相同:个人认为这和prefix-tuning使用MLP那里我的猜测相似,prompt应该是一个整体 使用标签词...
今天,我们将进一步探讨冻结LM微调Prompt的三种方法:Prefix-tuning、Prompt-tuning和P-tuning。一、Prefix-tuningPrefix-tuning是一种简单而有效的微调方法。它通过在输入序列的开头添加特定的前缀(Prefix)来引导模型生成所需的文本。这些前缀可以是静态的文本、动态生成的文本或随机生成的文本。例如,在对话生成任务中,我们...
Prompt-tuning更进一步，每个任务都定制专属Prompt，即使在不添加额外层的情况下，大模型的性能随着规模提升而提高，最终与精调的效果持平。此外，Prompt-ensembling通过在batch中同时训练不同Prompt，降低了模型集成的成本。在细节上，Prompt向量的初始化和长度也影响着效果。Prefix-tuning使用任务相关的文字，而...
Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-tuning,prompt-tuning的主要差异如下, 论文使用100个prefix token作为默认参数,大于以上prefix-tuning默认的10个token,不过差异在于prompt-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
prompt tuning prefix-tuning 例子prompt tuning prefix-tuning例子 【Prompt:调整前缀的例子】 调整前缀是自然语言处理中的一个重要任务,它涉及将一个句子中的前缀部分更改为特定前缀。这个任务可以应用于许多领域,例如机器翻译、文本摘要和对话生成。在本文中,我们将介绍调整前缀的基本概念和方法,并提供一个例子来说明...
本文将介绍 LLMs 微调技巧的四类方法:Prefix Tuning、Prompt Tuning、P-Tuning、P-Prompting v2.0。 一、Prefix Tuning Prefix Tuning 是一种基于前缀(prefix)的微调方法。该方法在使用 LLMs 时,通过添加特定的前缀,引导模型关注特定的输入部分,从而调整模型的预测行为。例如,在问答任务中,可以在问题前添加“什么是...