prefix-tuning P-tuning v2 跟以前一样,具体还是会分为论文、原理、实现细节以及对应关键代码进行详细介绍,因为prefix tuning和P-tuning v2在官方库中基本是合并在一起的,所以代码放在一起讲,最后对所有方法做一个总结区分。 在开始前,我们再回忆一下自动构建模板微调模型的关键点: 1. 对virtual token的处理:随机...
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等关键技术。 预解读是Peft代码解读的一个关键步骤,它可以帮助我们快速识别代码中的规则和模式,为后续优化提供基础。预解读主要包括语法分析、语义分析和代码结构分析等过程。在Peft代码中,预解读规则包括命名规则、函数调用规则、变量...
类`PtuningEmbedding`中,变量经过`stop_gradient`算子后,在反向传播的时候梯度为0,但是前向传播不变,因此在上述代码中,前向传播的结果不会有变化,但是反向传播求梯度的时候,梯度不为0的token由`mask`变量控制,其余token的梯度都为零。 完整实现代码及相关数据集可以直接去苏神的github下载: GitHub - bojone/P-tun...
past_key_values = self.embedding(prefix)returnpast_key_valuesif__name__ =="__main__": configs = {"prefix_length":20,"hidden_size":768,"encoder_hidden_size":768,"num_hidden_layers":12,"prefix_projection":False} prefix_encoder = PrefixEncoder(config=PretrainedConfig.from_dict(configs))pr...
prefix tuning 代码Prefix Tuning 是一种自然语言处理(NLP)模型调优技术,可以用于微调大型预训练语言模型,以适应特定的自然语言处理任务。下面是一个使用 Prefix Tuning 的代码示例: python复制代码 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification fromprefix_tuningimportPrefixTuning # ...
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/134760405 __EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。
本文将对LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微调方法进行总结,帮助读者更好地理解和应用这些技术。 提示信息 机器翻译 问答系统 解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning 这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型...
这些前缀的嵌入非常重要，其大小为30 * (24 * 2 * 1024)，旨在生成包含所有可训练参数的网络。随后，添加了30个虚拟令牌，实现了前缀调优（prefix tuning）。该过程创建了一个新模型，其中仅"prompt_encoder"模块可训练，其余模块参数冻结。接着，进行模型训练并保存，准备测试，最终生成预测结果。整个...
P-tuning的核心在于使用MLP和LSTM对virtual token进行编码，以克服预训练模型词嵌入离散性带来的问题。代码实现上，包括简易版和官方库的版本，都展示了如何处理模板设计、数据构造以及只训练virtual token部分权重的过程。总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、...