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...
让我们从一系列有关快 Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好的建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将英语句子翻译成德语。我…
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...
P-tuning是一种结合了Prefix-tuning和Prompt-tuning的方法。它在训练过程中使用Prefix来引导模型生成文本,同时使用Prompt-tuning来调整模型的输入和输出层。这种方法旨在结合两种方法的优点,同时避免它们的缺点。P-tuning的优势在于它可以提供更精确的控制和更好的适应性。通过结合Prefix和Prompt-tuning,P-tuning可以在保持...
在Prefix Tuning方法中,研究人员通过构造一段与任务相关的虚拟tokens作为Prefix,在Transformer的每一层输入之前添加这些Prefix tokens。这种方法与传统的Full-finetuning不同,因为它只更新部分参数而不是全部参数。这种方法的优点在于能够避免过拟合,并提高微调的效率。接下来是Prompt Tuning。与Prefix Tuning类似,Prompt ...
P-Tuning是 Prompt Tuning 的一种变体,其核心思想是在Prompt Tuning的基础上,在模型的输入层插入可训练的编码Token,加速收敛,并且使模型能够更好地理解下游任务的需求。P-Tuning中支持的编码格式主要有LSTM和MLP。 三、P-Tuning v2 之前的Prompt Tuning和P-Tuning方法存在一个主要的问题,就是缺少深度提示优化,因为...
prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/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~ ...
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...
PEFT高效调参入门探索了参数高效微调技术,旨在通过微调预训练模型的一部分参数来提高性能,减少资源消耗。本文通过全量微调Bloom模型、应用微调技术如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,展示了如何在生成式问答等任务中实现轻量化微调,同时评估了每种方法的优缺点,为资源有限环境下的NLP任务提供了高效解决方案。
P-tuning是prompt tuning的一种改进，软prompt可训练，但通过prompt encoder间接训练，以学习prompt token之间的关系。此外，prompt可以插入输入的任意位置。简单实现涉及定义软prompt、选择初始化策略、控制虚拟token数量，并设计适合任务的训练目标。在训练后，保存特定的软prompt以供未来任务使用，从而提高生成...