第一步,引进必要的库,如:Prefix Tuning / P-Tuning v2 配置类 PrefixTuningConfig。 from peft import get_peft_config, get_peft_model, PrefixTuningConfig, TaskType, PeftType 第二步,创建 Prefix Tuning / P-Tuning v2 微调方法对应的配置。 peft_config = PrefixTuningConfig(task_type=TaskType.CAUSAL...
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...
peft_config = PrefixTuningConfig(task_type=TaskType.SEQ_2_SEQ_LM, inference_mode=False, num_virtual_tokens=20)# 下载预训练模型T5,模型结构可以在debug console中输入model得到model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name_or_path) model = get_peft_model(model, peft_config) model.prin...
PREFIX_TUNING peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "prompt-tuning": peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = Peft...
PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = PeftType.P_TUNING peft_config = PromptEncoderConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20, encoder_hidden_size=128) elif p_type == "lora": peft...
Prefix Tuning Prefix Tuning 在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual toke...
"## Prefix-tuning" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### PEFT Step1 配置文件" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "PrefixTuningConfig(peft_type=<PeftType.PREFIX...
也就是说Prefix-tuning主要设计用于NLG，而P-Tuning v2则是改进后也可以用于NLU了，例如文本分类，序列...
model = get_peft_model(model, peft_config) model.print_trainable_parameters() # 继续进行模型训练... trainer.train() Prefix Tuning概述 Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀,优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时,保持了参数量较低,易于在连续可微的上下文...
4. 低数据量时，微调性能会下降。但是，Prefix-tuning整体高于fine-tuning，差距随着数据量的增大而减小...