Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 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...
Prompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模型输入中添加特定的提示信息,使模型能够更好地理解和生成所需的任务答案。Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。...
p-tuning算prompt tuning的一种改动。区别在于,soft prompt是可训练的,但是不是单独训练,而是借助一个prompt encoder间接的训练,是希望能学到prompt token之间的关系。另一个区别在于prompt可以插入输入的任何位置。 简单的实现
在细节上，Prompt向量的初始化和长度也影响着效果。Prefix-tuning使用任务相关的文字，而Prompt-tuning发现NLU任务中使用标签文本效果更好。随着模型尺寸增大，这些差异会逐渐减小。总结来说，我对Prompt范式有了更深的信任，特别是Prompt-tuning展示了大模型如何通过少量可调节参数实现高效应用，模型能力越强，...
Prefix-Tuning:前缀引导 🌐 Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键和值拼接,形成新的输入表示。其优势在于其灵活性,允许不同的任务使用不同的前缀,且不需要更改原始模型的架构或参数。 P-Tuning:连续提示优化 🎯 ...
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Lan 自然语言处理 深度学习 机器学习 语言模型 自然语言理...
总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、涉及微调的参数选择以及适应下游任务的策略。通过对比，读者可以更直观地理解P-tuning与其他类似方法的区别，如prefix tuning和P-tuning v2。想深入了解这些技术的详细实现和更多实践，可参考公众号：瓦力算法学研所，以及...
P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重。这个矩阵可以学习地改变预训练模型的权重分布,使其更好地适应特定任务。P-tuning在保持良好性能的同时,减少了微调过程中对初始模型的过度依赖。 Prompt-tuning Prompt-tuning是一种新颖的微调方法,利用了近年来自然语言处理领域的prompt...
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。- P-...