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...
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...
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...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种改进的微调方法,通过在输入前添加特定任务的连续虚拟token作为前缀,来优化LLM在新任务上的表现。这种方法避免了离散token的局限性,提高了微调的效率和准确性。然而,Prefix Tuning需要手动设计前缀,而且前缀的长度和内容对微调效果有很大影响。二、Prompt TuningPrompt Tuning是一种更为...
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...
多任务共享模型!因为LM被冻结,只需训练针对不同任务的prompt即可。因此可以固定预训练模型,拔插式加入Prompt用于不同下游任务 Prefix-Tuning Paper: 2021.1 Optimizing Continuous Prompts for Generation Github:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning Prompt: Continus Prefix Prompt ...
效果上在Table2Text任务上,只有0.1%参数量级的prompt tuning效果要优于微调, 在Xsum摘要任务上,prompt的效果要略差于微调。 Prompt-Tunning Paper: 2021.4 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/google-research/prompt-tuning ...
多任务共享模型!因为LM被冻结,只需训练针对不同任务的prompt即可。因此可以固定预训练模型,拔插式加入Prompt用于不同下游任务 Prefix-Tuning Paper: 2021.1 Optimizing Continuous Prompts for Generation Github:https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuningPrompt: Continus Prefix Prompt Task & Model:BART(Summarization...
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...
它在性能上与微调相当,但仅需要调整0.1%-3%的参数。我们的方法P-Tuning v2是Deep Prompt Tuning(Li和Liang, 2021; Qin和Eisner, 2021)的一种实现,针对NLU进行了优化和适配。鉴于P-Tuning v2的普适性和简单性,我们相信它可以作为微调的替代方案,并为未来的研究提供一个强大的基线。