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...
P-tuning 方法旨在优化传递给模型的提示的表示。在P-Tuning 论文中,作者强调了在处理大型语言模型时,即时工程是一项非常强大的技术。p-Tuning 方法建立在提示工程之上,并试图进一步提高良好提示的有效性。P-Tuning 的工作原理是为您的提示创建一个小型编码器网络,为您传递的提示创建一个软提示。要使用 P...
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...
PTuning与Prefix Tuning详解 1. PTuning的概念 PTuning(Prompt Tuning)是一种参数高效的微调方法,用于适配预训练语言模型到特定下游任务。其核心思想是在输入序列前添加可训练的提示词(Prompt Tokens),这些提示词作为模型输入的一部分,通过训练这些提示词来引导模型生成适应下游任务的输出,而预训练模型的其余参数保持不...
解析大模型常用微调方法:P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、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
本文将介绍大模型参数高效微调技术之一:Prefix Tuning / P-Tuning v2。通过这个技术,可以大大提高模型微调的效率和准确性,降低过拟合的风险。
Prefix Tuning和P-Tuning有什么区别? Prompt Tuning适用于哪些类型的模型? Part1前言 随着大语言模型的流行,如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能,正好hugging face开源了一个PEFT库,让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分...
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 1. PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。2. PTuning 原理：PTuning是...
与Prefix tuning的区别：Prefix tuning通常是在输入序列的开头添加一系列固定的前缀token，而Ptuning则是通过学习和优化virtual token来适应任务，这些token的位置和数量更加灵活。 与Ptuning v2的区别：Ptuning v2可能是Ptuning的改进版，具体区别需要参考相关论文和资料，但一般而言，Ptuning v2可能在模型结...
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...