Prefix Tuning详解如下: Prefix Tuning是一种优化连续prompts的微调方法。在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix,在训练的时候只更新Prefix部分的参数,而PLM中的其他部分参数固定。针对不同的模型结构,需要构造不同的Prefix。针对自回归架构模型,在句子前面添加前缀,得到z=[PREFIX;x;y],合适的上文...
Prefix-Tuning是一种针对连续提示的优化技术,它通过在模型输入中添加可学习的前缀向量来改进生成任务。具体来说,Prefix-Tuning在模型输入的开头部分插入了一个可学习的向量序列(即前缀),这些向量在训练过程中会根据任务需求进行更新。通过这种方式,Prefix-Tuning可以指导模型在生成过程中更加关注与任务相关的信息,从而提高...
Prefix Tuning是一种预训练模型微调的方法。在传统的微调方法中,通常是对整个预训练模型进行参数调整以适应特定的任务。但是面对参数量越来越大的模型微调整个模型就出现了一些问题,传统的微调方法涉及到更新整个预训练模型的参数,这需要大量的计算资源和数据。而这通常不是我们想要的,于是prefix tuning就出现了。 Prefix...
在实际应用中,Prefix Tuning与LLaMA-Adapter为大型语言模型的参数高效微调提供了切实可行的解决方案。对于计算资源有限的场景,这些方法尤其具有吸引力。 选择合适的微调方法:根据具体任务和资源情况,选择合适的微调方法。对于需要快速适应新任务的场景,Prefix Tuning可能是一个不错的选择;而对于需要保持模型性能的复杂任务,...
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数据集。然而,Prefix Tuning的缺点是前缀的设计需要手动调整,且前缀的数量和长度会对微调效果产生影响。应用场景:适用于...
今天我们阅读peft源码,主要是为了弄清楚prefix tuning的工作原理和代码细节。 理解和思考 (1) prefix tuning和zero-shot的区别在于,把指令/要求(比如要生成positive的句子)和输入的文字直接区分开,指令用连续向量而不是离散词元表示。如果不是prefix tuning,那么需要用明确的语言做prompt engineering,比如: ...
想要更好的理解下文将讲的prefix-tuning/P-Tuning,便不得不提Pattern-Exploiting Training(PET),所谓PET,主要的思想是借助由自然语言构成的模版(英文常称Pattern或Prompt),将下游任务也转化为一个完形填空任务,这样就可以用BERT的MLM模型来进行预测了。比如下图中通过条件前缀来实现情感分类和主题分类的例子(下图来自参...
Prefix Tuning技术解析 基本原理 Prefix Tuning由斯坦福大学在2021年提出,旨在通过向模型输入中添加一段可学习的前缀(Prefix)来实现高效的微调。这些前缀作为虚拟令牌(Virtual Tokens),在训练过程中被优化以引导模型生成合适的输出。与传统的全参数微调不同,Prefix Tuning只更新前缀部分的参数,而保持模型的其他部分不变。
今天来精读一篇连续型prompt优化的经典论文:Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation 1. 简介 不同于Pretrain+Finetuning模式,Prompt Learning方法不需要每次都微调一个很大的模型、对于不同的task都需要保留一个完整的模型参数版本;而是只微调一小部分参数。具体的方法就是在一句话前面加上若干个连续...
Prefix Tuning概述 Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀,优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时,保持了参数量较低,易于在连续可微的上下文中进行优化。 实现方式: # 在输入序列前添加可训练前缀 def add_prefix(example): prefix = "You are a helpful assistant....