一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
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 ...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
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。
tuning。embedding-only tuning又因为传播层数深，更新参数量小而不如prefix-tuning。
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型的行为,从而实现微调。
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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...
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)技术应运而生,其中Prefix Tuning和P-Tuning v2是两种备受关注的方法。本文将详细解析这两种技术,并分享实战经验和建议。 Prefix Tuning技术解析 基本原理 Prefix ...