Prefix Tuning 简述 P-Tuning v2 简述 Prefix Tuning / P-Tuning v2 实战 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其...
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...
在每个训练迭代中,我们首先计算部分参数的梯度信息并存储在Prefix中,然后使用带有Prefix的Adam优化器来更新参数。需要注意的是,虽然Prefix Tuning / P-Tuning v2可以提高微调效率和降低过拟合风险,但它并不能保证完全避免过拟合。因此,在实际应用中,我们还需要采取其他措施来防止过拟合,例如使用正则化、增加数据集等。...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning Part2 结果 接下来是一些的基础设置: 数据:ChnSentiCorp_htl_all 模型:hfl/chinese-roberta-wwm-ext 显存:Tesla T4 15G batch_size:64 epoch:3 max_length:86 lr:3e-4 以下是结果,各位...
同时,文章还讨论了BitFit方法的原理与实现,以及如何通过Prefix Tuning适应不同任务需求,提供了详细的代码示例和步骤说明,帮助读者理解并实践PEFT技术在实际项目中的应用。此实战指南为NLP领域在模型微调方向提供了高效且实用的方法,推动了技术在实际场景中的落地与优化。
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): ...
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Prompt Tuning Prefix Tuning LoRA 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP(以及一层残差和LayerNormalization)来学习模型微调的知识。 Adapter即插入的FF up + FF Down。 在微调时,Transformer Layer原有的所有参数冻结,反向传播后...
2.1 Adapter Tuning 2.2 Promot Tuning 2.3 Prefix-Tuning 2.4 LoRA 三、适用范围 参考资料 一、背景 1.1 Transformer结构 Basic Transformer block 自注意力模块 1.2 指令微调 在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。是NLP目前的主流范式。 指令微调在...