V2主要解决了两个问题,原来的prefix-tuning和p-tuning缺乏任务通用性,同时模型大小适配性也不太行。V2提供了更好的对NLU难任务的支持(序列标注),同时模型大小从几百M到几十B都能很好的支持。 B.细节 1)插入Token的位置 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att...
规模通用性:在Fixed LM Prompt Tuning并采用全量数据的前提下,Prompt Tuning (The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning) 被证明能够匹敌Fine-tuning的效果,而只需要很少的参数微调:但是要求是10B以上的参数量的预训练模型,以及特殊的初始化技巧等 对于普通模型,能不能在Fixed LM Prompt Tuning+全量...
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。
V)，每一层的prefix向量，每个K和V所拼接的prefix向量均不相同。4
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 ...
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 ...
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...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...
- 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-Tuning v2在多个层中插入连续提示，独立于层之间的提示，增加可训练参数量，改善模型性能。- PILL（Pluggable ...