指示微调(Prompt-tuning)和Prefix-tuning是两种不同的参数微调技术,它们都是为了在预训练模型上实现对下游任务的有效适应而设计的,特别是针对大型语言模型。两者都旨在通过只调整模型的一部分参数来指导模型的…
参数数量:Prompt Tuning 的参数数量通常更少。 适用任务:Prompt Tuning 更适合于分类任务,而 Prefix Tuning 更适合于生成任务。 训练效率:Prompt Tuning 通常有更高的训练效率。 在选择使用哪种方法时,需要考虑任务的具体需求、可用的计算资源以及模型的适应性。 大模型面试题汇总及答案解析,点击下方卡片免费领取~ AI...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
Prompt-tuning的优势在于它可以更精确地控制模型的输出,并且可以更好地适应不同的任务和数据集。然而,它也存在一些缺点。首先,修改原始模型的输入和输出层可能会导致模型的其他性能下降。其次,Prompt-tuning需要更多的计算资源和时间来完成训练和调整。三、P-tuningP-tuning是一种结合了Prefix-tuning和Prompt-tuning的方...
· 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...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
3. Prompt Tuning: Prompt Tuning是Prefix Tuning的简化版，针对NLU任务，尤其在大模型上接近甚至超越了全量微调。它通过定义和学习任务特定的prompt，只调整输入层，具有更小的微调参数量级。在SuperGLUE任务中，随着模型规模增大，Prompt Tuning效果显著提升。这些技术展示了在大模型时代，如何通过巧妙调整少量...
- 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-...
prompt tuning是简化版prefix tuning。前者只在模型第一层输入之前添加软prompt，后者为每一层都保存一份软prompt。初始化方式稍显神秘，作者发现直接训练参数矩阵敏感于超参数，效果不佳。为解决此问题，引入了一个MLP间接训练参数矩阵P，它通过P'输入给MLP，P'和P在句长维度一致，但在隐藏层维度不同。