P-Tuning是 Prompt Tuning 的一种变体,其核心思想是在Prompt Tuning的基础上,在模型的输入层插入可训练的编码Token,加速收敛,并且使模型能够更好地理解下游任务的需求。P-Tuning中支持的编码格式主要有LSTM和MLP。 三、P-Tuning v2 之前的Prompt Tuning和P-Tuning方法存在一个主要的问题,就是缺少深度提示优化,因为...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...
P-Tuning的优点在于能够有效地优化模型参数,从而提高模型的准确率和鲁棒性。然而,P-Tuning也存在一定的缺点,例如它需要较大的计算资源和较长的时间来进行参数优化。应用场景:适用于对模型性能要求较高的任务,如机器翻译和对话系统等。四、Prompt TuningPrompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模...
Prefix-tuning方法简单易行,且能够在不改变模型结构的情况下实现微调。 P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模...
P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重。这个矩阵可以学习地改变预训练模型的权重分布,使其更好地适应特定任务。P-tuning在保持良好性能的同时,减少了微调过程中对初始模型的过度依赖。 Prompt-tuning Prompt-tuning是一种新颖的微调方法,利用了近年来自然语言处理领域的prompti...
· 各类大模型的区别 · [本科项目实训] P-tuning v2技术介绍, Prompt设计与尝试 · Prefix Tuning代码探索 阅读排行: · DeepSeek 全面指南,95% 的人都不知道的9个技巧(建议收藏) · 自定义Ollama安装路径 · 本地部署DeepSeek · 快速入门 DeepSeek-R1 大模型 · DeepSeekV3+Roo Code,智能...
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...
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。- P-...
1. PTuning的概念 PTuning(Prompt Tuning)是一种参数高效的微调方法,用于适配预训练语言模型到特定下游任务。其核心思想是在输入序列前添加可训练的提示词(Prompt Tokens),这些提示词作为模型输入的一部分,通过训练这些提示词来引导模型生成适应下游任务的输出,而预训练模型的其余参数保持不变。 数学表示: 假设原始输入...