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...
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。
Prompt Tuning和Prefix Tuning是两种不同的预训练模型微调方法,它们在处理自然语言处理任务时表现出不同的性能。Prompt Tuning通过在输入嵌入前添加提示来表示任务,这种方法只需要较少的参数并且允许transformer根据输入示例的上下文更新中间层任务表示。相比之下,Prefix Tuning在每个transformer层以及输入层预先设置一系列前缀,...
Prefix-tuning是Prompt-tuning的一种变体,它通过在输入文本前添加一段可学习的“前缀”来指导模型完成任务。 这个前缀与输入序列一起作为注意力机制的输入,从而影响模型对输入序列的理解和表示。由于前缀是可学习的,它可以在微调过程中根据特定任务进行调整,使得模型能够更好地适应新的领域或任务。
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Prompt-Tuning这么好用? 使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射 深度学习 机器学习 人工智能 python 自然...
Prefix Tuning概述 Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀,优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时,保持了参数量较低,易于在连续可微的上下文中进行优化。 实现方式: # 在输入序列前添加可训练前缀 def add_prefix(example): prefix = "You are a helpful assistant....
参数高效微调技术,如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,为NLP领域提供了节省资源、提高效率的解决方案,尤其在计算资源有限的场景下具有显著优势。通过对预训练模型的特定部分进行微调,这些技术不仅减少了训练时间和成本,还能保持或提升模型的性能,是当前微调策略的重要发展方向。