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...
PREFIX_TUNING peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "prompt-tuning": peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = Peft...
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 Tuni...
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...
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...
Prompt-Tuning:提示调整 💡 Prompt-Tuning是一种利用前缀调整来微调大型预训练语言模型的方法。它通过将任务相关的提示转化为模型输入的一部分,以产生相应任务的输出。这种方法的优势在于其简单性和有效性,能够快速适应不同的任务需求。 这些方法各有特色,适用于不同的场景和需求。希望这些介绍能帮助你更好地理解和应...
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 ...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
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prompting技术。该方法通过修改预训练模型的输入来适应特定任务,使其在输入阶段就考虑到任务的特定需求。Prompt-tuning可以显著提高模型的性能,同时减少了对初始模型的过度依赖和过拟合的风险。
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...