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里同时训练同一个任务的不同prompt,这样相当于训练了不同「模型」,...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
在本文中,我们将深入探讨冻结LM微调Prompt的三种方法:Prefix-tuning、Prompt-tuning和P-tuning。通过比较它们的原理、实现方式以及优缺点,帮助您在实际应用中选择最适合的方法。
先唠两句可控文本生成,哈哈其实整个Prompt范式也是通用的可控文本生成不是,只不过把传统的Topic控制,文本情绪控制,Data2Text等,更进一步泛化到了不同NLP任务的生成控制~~ Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前...
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...
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 ...
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...