参考:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2/blob/main/model/prefix_encoder.py import torch class PrefixEncoder(torch.nn.Module): r''' The torch.nn model to encode the prefix Input shape: (batch-size, prefix-length) Output shape: (batch-size, prefix-length, 2*layers*hidden) ...
prefix tuning 找半天没看到prefix tuning的代码,我们直接打开/root/miniconda3/envs/peft-practice/lib/python3.10/site-packages/peft/tuners/prefix_tuning.py查看,发现它改写自Based onhttps://github.com/THUDM/P-tuning-v2/blob/main/model/prefix_encoder.py ...
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...
github:https://github.com/THUDM/P-tuning Model: GPT2 & BERT P-Tuning和Prompt-Tuning几乎是同时出现,思路也是无比相似。不过这个在prompt综述中被归类为LM+Prompt同时微调的范式,不过作者其实两种都用了。因此还是选择把p-tuning也放到这一章,毕竟个人认为LM+Prompt的微调范式属实有一点不是太必要。。。
Github:https:///google-research/prompt-tuning Task: SuperGLUE NLU任务 Model: T5 1.1(在原T5上进行了细节优化) Prompt-Tunning是以上prefix-Tunning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-Tunning,prompt-tuning的主要差异如下, ...
cd gpt2; python train_e2e.py --tuning_mode {finetune/adaptertune} --epoch 5 --learning_rate 0.00005 --mode webnlg --bsz 5 --seed 101 cd seq2seq; python train_e2e.py --tuning_mode finetune --epoch 5 --learning_rate 0.00005 --mode webnlg --bsz 5 --seed 101 ...
"## 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...
学习Huggingface的peft库，特别是参数高效微调（peft）的概念，旨在以较低的成本优化大型模型。通过自行实践并添加注释，探索了PEFT库在GitHub上的应用。PEFT库的使用主要涉及初始化特定模型（如'bigscience/bloomz-560m'），加载tokenizer和checkpoint，以及通过调用get_peft_model方法构建新的模型。初始化模型...
https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuninggithub.com/XiangLi1999/PrefixTuning Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 是来自Stanford Xiang Lisa Li和Percy Liang的一项工作,发表在ACL 2021。对预训练模型甚至LLMs进行fine-tuning,几乎是模型应用层面必不可少的工作,如果非要说fine-tuning...
hard prompt初始化prompt需要指定具体的文本,通过prompt_tuning_init指定初始化的方式为PromptTuningInit.TEXT;prompt_tuning_init_text为你输入的文本;num_virtual_tokens为文本的长度,是预处理成id之后的长度;最后还需要指定tokenizer_name_or_path,预处理tokenizer的路径。 2、P-Tuning 原理: 由于soft prompt tuning是...