2、应用场景不同，prefix-tuning主要关注NLG任务，无论是decoder only还是encoder-decoder的模型，具体任务...
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...
Prefix Tuning可以更容易地适应多个任务，而不需要为每个任务训练和存储一个完整的模型副本。
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”
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 Tuning由斯坦福大学在2021年提出,旨在通过向模型输入中添加一段可学习的前缀(Prefix)来实现高效的...
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 ...