Prompt Tuning可以被看作是Prefix Tuning的一种简化版本,通常用来做下游任务,比如分类,问答等等。和Prefix Tuning的区别是,Prompt Tuning只在输入层加入prompt token 。并且,因为Prompt Tuning只调整输入prompt,不会影响中间层输入,仅仅需要少量参数,相对稳定,不需要像Prefix Tuning一样参数空间太大,需要使用MLP来做bottlen...
Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 Prompt-tuning给每个任务定义了自己的Prompt,拼接到数据上作为输入,同时freeze预训练模型进行训练,在没有加额外层的情况下,可以看到随着模型体积增大效果越来越好,最终追上了精调的效果: 同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一个batch里同时...
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。 核心原理:PLM(预训练...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
今天,我们将进一步探讨冻结LM微调Prompt的三种方法:Prefix-tuning、Prompt-tuning和P-tuning。一、Prefix-tuningPrefix-tuning是一种简单而有效的微调方法。它通过在输入序列的开头添加特定的前缀(Prefix)来引导模型生成所需的文本。这些前缀可以是静态的文本、动态生成的文本或随机生成的文本。例如,在对话生成任务中,我们...
在Xsum摘要任务上,prompt的效果要略差于微调。 Prompt-Tunning Paper: 2021.4 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/google-research/prompt-tuning Task: SuperGLUE NLU任务
通过结合BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning等方法,能够实现从资源优化到性能提升的全方位改进。未来的研究将探索PEFT在更大规模模型和更广泛任务上的应用,以及如何进一步改进微调策略以实现更高效、更智能的模型训练过程。 参考资料与推荐资源 为了深入了解PEFT和相关方法的应用与优势,推荐参考以下资源: 原始论文链接:...
大模型微调的五大方法详解 🌟 大模型的微调方法有很多种,今天我们来详细介绍五种常见的方法:LoRA、Adapter、Prefix-Tuning、P-Tuning和Prompt-Tuning。 LoRA:低秩逼近法 🚀 LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原...
Prompt Tuning通过在模型的输入端添加任务特定的连续可微的前缀(virtual tokens),来引导模型生成期望的输出。在Llama-2-7b模型上应用Prompt Tuning,需要为不同的任务构造不同的前缀并微调这些前缀参数。 from peft import PrefixTuningConfig, PrefixTuningForCausalLM prefix_tuning_config = PrefixTuningConfig( task_typ...
效果上在Table2Text任务上,只有0.1%参数量级的prompt tuning效果要优于微调, 在Xsum摘要任务上,prompt的效果要略差于微调。 Prompt-Tunning Paper: 2021.4 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/google-research/prompt-tuning ...