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...
三、Prompt Tuning(P-Tuning)Prompt Tuning是一种基于prompt的方法,其基本思想是在预训练模型的输入序列前面添加一些可学习的参数(即prompt),然后在训练过程中对它们进行更新。这些prompt可以看作是连接预训练模型和特定任务的桥梁。通过调整prompt的参数,可以使预训练模型更好地适应新任务。四、P-Tuning v2P-Tuning v...
3.2.4 P-tuning(清华2022.2) 3.2.5 P-tuning v2(清华2021.10) 3.2.6 Intrinsic Prompt Tuning (IPT,略) 3.3 Other Approaches(略) 下部分详见: 神洛:大模型高效微调综述下: DiffPruning、BitFit、LoRa、AdaLoRA、MAM Adapters、UniPELT62 赞同 · 2 评论文章 一、背景 将预训练好的语言模型(LM)在下游任务...
P-Tuning v2是对Prefix Tuning的改进,它在每一层Transformer中都加入了Prompt Tokens作为输入,而不仅仅是输入层。这一改进带来了更多可学习的参数,并使得深层结构中的Prompt对模型预测产生更直接的影响。 实现细节 多层Prompt:在每一层Transformer的输入中都加入Prompt Tokens,这些Tokens是可学习的嵌入向量。 移除重参数化...
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 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-Tuning v2在多个层中插入连续提示，独立于层之间的提示，增加可训练参数量，改善模型性能。- PILL（Pluggable ...
Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks 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...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...
大模型微调 | Fine-tuning三种微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning、LoRA,AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知免费分享!
Prefix-tuning针对生成任务，根据不同模型结构设计了不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX, x, y]和T5型的[PREFIX, x, PREFIX', y]。而稍后的P-tuning则针对NLU任务，通过模板如BERT的(P1, x, P2, [MASK], P3)和单向模型的(P1, x, P2, [MASK])，实现了对整个数据集的优化，超越了...