一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
具体做法基本同Prefix Tuning,可以看作是将文本生成的Prefix Tuning技术适配到NLU任务中,然后做了一些改进: 移除重参数化的编码器。以前的方法利用重参数化功能来提高训练速度和鲁棒性(如:Prefix Tuning 中的 MLP 、P-Tuning 中的 LSTM)。在 P-tuning v2 中,作者发现重参数化的改进很小,尤其是对于较小的模型,...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
P-tuning方法是一种更通用的预训练范式提示学习方法,它允许用户根据需要自定义模型调整的参数和结构。P-tuning提供了一种灵活的框架,可以根据特定任务的性质和需求进行调整,以便更好地适应不同领域的应用。在实际应用中,这些方法具有广泛的应用前景。例如,在自然语言生成、对话系统、问答系统等领域,这些方法可以显著提高...
直观解释 Prefix-Tuning和Prompt Tuning最主要区别在于，Prefix-Tuning的前缀参数被插入到模型的所有层中，...
1、prefix-tuning中的prefix embedding是由初始的低维度的embedding经过MLP得到的，p-tuning v2取消了这一...
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,各位自...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
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。
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...