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。
具体来说,Prefix-Tuning在模型输入的开头部分插入了一个可学习的向量序列(即前缀),这些向量在训练过程中会根据任务需求进行更新。通过这种方式,Prefix-Tuning可以指导模型在生成过程中更加关注与任务相关的信息,从而提高生成质量。 三、Prefix-Tuning的实现方法 实现Prefix-Tuning的关键在于如何设计可学习的前缀向量以及如何...
Prefix-tuning插入的是连续的权重向量,并且在训练的过程中可以通过反向传播进行优化。Fine-tuning主要是为了让模型能更好的适应下游任务,当下游任务较多时,全量更新参数的成本就太高了。Prefix-tuning的出现就可以让我们针对不同的下游任务使用不同的Prefix就可以了。 B.细节实现 1)针对不同的模型结构 对于prefix放在...
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 自然语言处理 Prefix-Tuning ...
在prefix tuning之前,这种方法就被人用了。主要来自cross attention。要是仔细看prefix tuning的源码,实际上是把前缀当成past key values传到llm里,llm内selfattention对past key value的逻辑是要么直接当成key和value,要么和原有的key和value拼接。所以实际上prefix只是讲故事,核心是扩大已知query的kv搜索空间 2023-12-...
3.前缀调整的实现方法 4.前缀调整的优势与应用场景 5.结论 正文 1.前缀调整概述 在深度学习领域,模型参数的优化一直是研究的热点问题。前缀调整(prefix tuning)是一种针对模型参数优化的重参数化技巧,它可以有效地提高模型的性能和泛化能力。 2.重参数化的概念 重参数化(reparametrization)是一种通过对模型参数进行...
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 是为了解决 GPT 系列模型在自然语言理解（NLU）任务中的应用问题。尽管与前两者有着相似的命名，P-tuning 实际上并不属于高效的微调方法。其主要通过在模型输入层插入连续可训练的提示词，来提升模型在分类序列标注等 NLU 任务上的表现。P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及...
在大模型参数激增的背景下，研究者提出了多种参数高效迁移学习方法，如BitFit、Prefix Tuning和Prompt Tuning，以降低全量微调的成本。这些技术通过固定大部分预训练模型（PLM）参数，仅调整部分参数，实现与全量微调接近的效果。接下来，我们逐一介绍这些技术。1. BitFit: 通过论文2022.a...>和代码benzak...