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 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 # 加载预训练模型和分词...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
代码部分把prefix tuning和P-tuning v2放在一起写(Hugging face官方库也是合在一起的),因为virtual token是插入进每一层的,那么需要重点关注的是他是怎么进入每一层的: 本质上是通过past_key_values进入attention运算内部,在每一层中运算的。 这里先列出Hugging face 原生库中怎么实现的,然后再写一段仿真代码便于...
Prefix Tuning代码探索 prefix_tuning.py importtorchfromtransformersimportPretrainedConfigclassPrefixEncoder(torch.nn.Module):r''' The torch.nn model to encode the prefix Input shape: (batch-size, prefix-length) Output shape: (batch-size, prefix-length, 2*layers*hidden)...
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...
论文解读:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation &emps;本文我们提出一种prefix-tuning方法,其是一个轻量级的fine-tuning方法用于自然语言处理的生成任务。该方法可以保持预训练语言模型参数固定(frozen),而只需要在task-specific vector(称为prefix)上进行优 自然语言处理 深度学习 人工智能 Prompt...
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。
Dynamic Prefix-Tuning for Generative Template-based Event Extraction 论文:2205.06166.pdf (arxiv.org) 代码:无 期刊/会议:ACL 2022 摘要 我们以基于模板的条件生成的生成方式考虑事件抽取。尽管将事件抽取任务转换为带有提示的序列生成问题的趋势正在上升,但这些基于生成的方法存在两个重大挑战,包括使用次优提示和静...
本文的目标是介绍Prompt-Tuning的方法,而Prompt-Tuning的动机则是进一步拉近微调与预训练阶段的任务目标,因此本部分则以常用的BERT为主,简单介绍Pre-training的经典方法,更加详细的解读,可参考:【预训练语言模型】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT)。 (1)Masked Lang...