由于,P-Tuning v2 为针对 Prefix Tuning 的改进;因此,在 PEFT 库中,两种实现基本一致(在prefix_tuning.py中)。 Prefix Tuning 简述 Prefix Tuning(论文:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation),在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix;然后,在训练的时候只更新Prefix部分的...
在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token...
在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token...
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 Tuni...
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...
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/134760405 __EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。
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-...
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...
4.2 Prefix Tuning在不同模型架构中的应用 针对自回归和编码器-解码器架构模型,前缀的添加方式有所不同: 自回归架构模型:在句子的开头添加前缀,调整模型对输入的感知,引导生成更符合任务需求的输出。 编码器-解码器架构模型:在输入端和输出端分别添加前缀,分别影响编码和解码过程,实现更精细的控制。
P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。