前缀微调(Prefix-Tuning)是一种轻量级的模型微调方法,介于全量微调(修改全部参数)和Prompting(硬提示,不修改参数)之间,是一种 「软提示」 方法:仅优化小量的连续前缀向量(占全模型参数量0.1%),不更新模型的原始参数。 注意,Prefix-Tuning在模型的每一层都添加了可训练的前缀(即,在每一层都有对应的前缀激活状态)...
Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token,且与Full-finetuning更新所有参数的方式不同。简而言之就是Prefix Tuning在原始文本进行词嵌入之后,在前面拼接上一个前缀矩阵,或者将前缀矩阵拼在模型每一层的输入前。 Prefix Tuning的两种示例 Prefix Tuning相关设置: 前缀初始化时,[前缀长度, 嵌...
一、Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。 Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedd...
Prefix-Tuning是一种针对生成式任务的优化技术,它通过调整连续提示(continuous prompts)来提高生成质量。在传统的微调(fine-tuning)方法中,我们通常会对模型的所有参数进行更新,以适应特定的任务。然而,这样做可能导致模型过拟合,并且在大规模预训练模型上计算成本较高。而Prefix-Tuning则是一种更轻量级的方法,它只调整...
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: ...
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
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。
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-tuning发展历程 Prefix-Tuning是一种用于改进语言模型的技术，它于2020年由斯坦福大学的研究团队提出。下面是Prefix-Tuning的发展历程： 1.传统的语言模型：在过去，语言模型通常使用预训练-微调的方法，如BERT和GPT等。这些模型通过大规模的无监督预训练来学习语言的统计规律，然后通过有监督微调来适应特定任务。