这里和prefix-tuning是一样的,除了在transformer的每层都插入之外,具体来说,token都插入在attention模块的k v向量上面。 2)去除重参数化 在P-tuning和prefix-tuning中,都是用了LSTM或者MLP对prompt token进行编码。在p-tuning v2中取消了这部分,因为实验发现,当模型较小的时候,增加这些层会对效果产生不好的影响。
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...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
与传统的微调方法相比,P-Tuning可以更快速地收敛,并且只需要较少的计算资源和时间。实验结果表明,P-Tuning在各种NLP任务上取得了较好的性能表现。五、P-Tuning v2P-Tuning v2是P-Tuning的改进版。它在P-Tuning的基础上增加了一些优化技巧,如使用更大的学习率、使用更多的提示等,从而提高了微调的性能。实验结果表明...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
Prefix Tuning和P-Tuning v2作为两种新兴的大模型微调技术,旨在解决这些问题,同时保持模型的泛化能力。 一、Prefix Tuning原理简述 Prefix Tuning是一种轻量级的大模型微调方法,其核心思想是在模型的输入序列前添加一个可学习的前缀(Prefix),通过这个前缀来引导模型生成符合特定任务需求的输出。在训练过程中,只有前缀部分...
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...
它在性能上与微调相当,但仅需要调整0.1%-3%的参数。我们的方法P-Tuning v2是Deep Prompt Tuning(Li和Liang, 2021; Qin和Eisner, 2021)的一种实现,针对NLU进行了优化和适配。鉴于P-Tuning v2的普适性和简单性,我们相信它可以作为微调的替代方案,并为未来的研究提供一个强大的基线。
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...
与Prefix tuning的区别：Prefix tuning通常是在输入序列的开头添加一系列固定的前缀token，而Ptuning则是通过学习和优化virtual token来适应任务，这些token的位置和数量更加灵活。 与Ptuning v2的区别：Ptuning v2可能是Ptuning的改进版，具体区别需要参考相关论文和资料，但一般而言，Ptuning v2可能在模型结...