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是一种针对生成式任务的优化技术,它通过调整连续提示来提高生成质量。与传统微调方法相比,Prefix-Tuning具有计算成本低、模型适应性强的优点。在实际应用中,我们可以通过结合预训练模型和Prefix-Tuning来优化生成式任务的表现。未来,随着技术的不断发展,Prefix-Tuning有望在更多领域发挥重要作用。相关文章推荐 ...
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 embedding来代替离散的token...
一、介绍 prefix tuning 的概念 Prefix tuning 是一种深度学习中的优化技巧,主要用于调节模型的权重初始化,从而提高模型的性能。在深度学习中,合适的权重初始化对于模型的收敛速度和精度至关重要。 二、阐述重参数化的含义 重参数化(re-parameterization)是一种在深度学习中广泛使用的技术,它通过对模型参数进行变换,以...
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): ...
一、介绍 prefix tuning 的概念和背景 在深度学习领域,模型参数调优一直是研究者们关注的焦点。随着模型规模的不断扩大,参数数量急剧增加,如何高效地调优这些参数成为了一个巨大的挑战。在这种背景下,一种名为 prefix tuning 的重参数化技巧应运而生,它通过优化模型的前缀部分来提高整体性能,从而降低了调优的复杂度。
在这种情况下,prefix tuning是一种非常有用的技术。本文将介绍prefix tuning的重参数化技巧及其应用场景。 二、什么是prefix tuning? prefix tuning是一种优化查询性能的技术,它通过对查询进行重参数化来提高查询性能。具体来说,它通过在查询中添加前缀来减少匹配的次数,从而提高查询效率。 三、prefix tuning的重参数...
算法介绍 Prefix-Tuning通过在输入序列中加入跟任务相关的向量,只训练这部分任务相关的向量,保持预训练模型的参数不变。Prefix-Tuning会在每个attention的key和value向量中插入l个用于更新参数的prefix向量,然后冻结预训练模型的参数, 只更新这些prefix向量的参数,就可
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...