Prompt-tuning Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 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...
让我们从一系列有关快 Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好的建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将英语句子翻译成德语。我…
P-tuning是一种结合了Prefix-tuning和Prompt-tuning的方法。它在训练过程中使用Prefix来引导模型生成文本,同时使用Prompt-tuning来调整模型的输入和输出层。这种方法旨在结合两种方法的优点,同时避免它们的缺点。P-tuning的优势在于它可以提供更精确的控制和更好的适应性。通过结合Prefix和Prompt-tuning,P-tuning可以在保持...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
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。
先唠两句可控文本生成,哈哈其实整个Prompt范式也是通用的可控文本生成不是,只不过把传统的Topic控制,文本情绪控制,Data2Text等,更进一步泛化到了不同NLP任务的生成控制~~ Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前...
Prompt Tuning是一种将预训练模型作为特征提取器,然后对特定任务的分类器进行微调的方法。在Prompt Tuning中,分类器的参数会被冻结,只对分类器的偏置项进行微调。通过这种方式,Prompt Tuning能够快速地适应新任务,同时避免过拟合。此外,Prompt Tuning还可以通过引入模板语言来进一步降低计算成本。综上所述,BitFit、Prefix...
通过结合BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning等方法,能够实现从资源优化到性能提升的全方位改进。未来的研究将探索PEFT在更大规模模型和更广泛任务上的应用,以及如何进一步改进微调策略以实现更高效、更智能的模型训练过程。 参考资料与推荐资源 为了深入了解PEFT和相关方法的应用与优势,推荐参考以下资源: 原始论文链接:...
Prompt Tuning方法简介 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 ...
先唠两句可控文本生成,哈哈其实整个Prompt范式也是通用的可控文本生成不是,只不过把传统的Topic控制,文本情绪控制,Data2Text等,更进一步泛化到了不同NLP任务的生成控制~~ Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前...