最大的不同是它们的切入点：prefix tuning以微调NLG任务为切入点，p-tuning v2以微调NLU任务为切入点。
P-tuning并不算是高效微调方法,和Prefix-tuning甚至是P-tuning v2都不一样。P-tuning在数据量充足的情况下需要更新模型全量参数以及prompt encoder部分参数,在小数据基础上可以只更新几个embedding部分参数。P-tuning的主要目的是让GPT更好的处理分类序列标注等NLU任务。 P-tuning主要解决了通过提示词控制语言模型输出...
那么实际上P-tuning也是一种类似Adapter的做法,同样是固定原模型的权重,然后插入一些新的可优化参数,同样是只优化这些新参数,只不过这时候新参数插入的是Embedding层,因此,从这个角度看,P-tuning与Adapter有颇多异曲同工之处”
也即concat(prefix, K)和concat(prefix, V)，每一层的prefix向量，每个K和V所拼接的prefix向量均不相...
Prefix Tuning,也被称为P-Tuning v2,是一种新型的微调技术。它通过调整模型参数的前缀部分来实现高效的微调,从而在保持模型性能的同时降低计算成本。Prefix Tuning的核心思想是在微调过程中只更新模型参数的一部分,而不是全部更新。这样可以在保证模型性能的同时,大大减少计算量和存储需求。下面我们将详细介绍Prefix ...
大模型参数高效微调技术实战(四)-Prefix Tuning / P-Tuning v2 引言 随着深度学习技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著成就。然而,这些模型通常包含数以亿计的参数,使得全参数微调(Full Fine-tuning)变得既耗时又资源密集。因此,参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)...
实验表明，P-tuning v2 在支持不同任务（包括 NLU 和 NLG）以及不同模型大小（从几百M到几十B）方面表现出色，能够提供更好的微调效果。综上所述，Prefix-tuning、P-tuning 和 P-tuning v2 在大模型微调领域各自展示了独特的优点和适用场景。它们通过调整模型输入、优化参数更新策略，以及增强模型对...
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、涉及微调的参数选择以及适应下游任务的策略。通过对比，读者可以更直观地理解P-tuning与其他类似方法的区别，如prefix tuning和P-tuning v2。想深入了解这些技术的详细实现和更多实践，可参考公众号：瓦力算法学研所，以及...
简介:【chatgpt】只需要7GB显存,ChatGLM官方发布微;更多实用攻略教学,爆笑沙雕集锦,你所不知道的游戏知识,热门游戏视频7*24小时持续更新,尽在哔哩哔哩bilibili 视频播放量 8714、弹幕量 1、点赞数 117、投硬币枚数 33、收藏人数 298、转发人数 18, 视频作者 芯片巫师,