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...
在Chatglm3微调的源码里,就是使用了p-tuning v2进行的微调。 2)模型大小通用 不管是小模型还是大模型,v2都能很好的支持。 3)实现源代码 这里给大家分享一下chatglm3里面实现的p-tuning v2,首先注意这里的kv_cache并不是仅仅用在了加速推理阶段。而是在训练阶段也直接用这里作为了p-tuning v2实现了,可以看到用...
prefix tuning 代码Prefix Tuning 是一种自然语言处理(NLP)模型调优技术,可以用于微调大型预训练语言模型,以适应特定的自然语言处理任务。下面是一个使用 Prefix Tuning 的代码示例: python复制代码 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification fromprefix_tuningimportPrefixTuning # ...
prefix_tuning.py importtorchfromtransformersimportPretrainedConfigclassPrefixEncoder(torch.nn.Module):r''' The torch.nn model to encode the prefix Input shape: (batch-size, prefix-length) Output shape: (batch-size, prefix-length, 2*layers*hidden) '''def__init__(self, config):super().__ini...
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。
学习一下huggingface的peft的代码。 peft = parameter efficient fine-tuning。 鉴于最近大火的qlora等技术的崛起,低cost来微调大模型的趋势,不可阻挡了。 自己folk了一下peft库,加了一些注释而已。 GitHub - Xianchao-Wu/peft: PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning. ...
冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning 这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微 prompt 人工智能 自然语言处理 机器学习 深度学习 大模型微调 | Fine-tuning三种微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning...
PEFT高效调参是一种参数优化技术,旨在减少微调预训练语言模型所需的计算和存储资源,通过微调模型的部分参数实现性能提升。本文快速介绍了三种PEFT方法:BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,并通过Llama-2-7b模型的实践案例和代码示例,展示了如何利用这些方法高效地微调模型。PEFT方法主要通过增加额外参数、选择性更新参数或...
随后，添加了30个虚拟令牌，实现了前缀调优（prefix tuning）。该过程创建了一个新模型，其中仅"prompt_encoder"模块可训练，其余模块参数冻结。接着，进行模型训练并保存，准备测试，最终生成预测结果。整个过程涉及模型生成、参数优化、预测和评估等关键步骤，最终实现以高效方式微调大型模型的目的。通过PEFT...