在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关键技术。 预解读是Peft代码解读的一个关键步骤,它可以帮助我们快速识别代码中的规则和模式,为后续优化提供基础。预解读主要包括语法分析、语义分析和代码结构分析等过程。在Peft代码中,预解读规则包括命名规则、函数调用规则、变量...
prefix-tuning P-tuning v2 跟以前一样,具体还是会分为论文、原理、实现细节以及对应关键代码进行详细介绍,因为prefix tuning和P-tuning v2在官方库中基本是合并在一起的,所以代码放在一起讲,最后对所有方法做一个总结区分。 在开始前,我们再回忆一下自动构建模板微调模型的关键点: 1. 对virtual token的处理:随机...
past_key_values = self.embedding(prefix)returnpast_key_valuesif__name__ =="__main__": configs = {"prefix_length":20,"hidden_size":768,"encoder_hidden_size":768,"num_hidden_layers":12,"prefix_projection":False} prefix_encoder = PrefixEncoder(config=PretrainedConfig.from_dict(configs))pr...
类`PtuningEmbedding`中,变量经过`stop_gradient`算子后,在反向传播的时候梯度为0,但是前向传播不变,因此在上述代码中,前向传播的结果不会有变化,但是反向传播求梯度的时候,梯度不为0的token由`mask`变量控制,其余token的梯度都为零。 完整实现代码及相关数据集可以直接去苏神的github下载: GitHub - bojone/P-tun...
prefix tuning 代码Prefix Tuning 是一种自然语言处理(NLP)模型调优技术,可以用于微调大型预训练语言模型,以适应特定的自然语言处理任务。下面是一个使用 Prefix Tuning 的代码示例: python复制代码 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification fromprefix_tuningimportPrefixTuning # ...
这些前缀的嵌入非常重要，其大小为30 * (24 * 2 * 1024)，旨在生成包含所有可训练参数的网络。随后，添加了30个虚拟令牌，实现了前缀调优（prefix tuning）。该过程创建了一个新模型，其中仅"prompt_encoder"模块可训练，其余模块参数冻结。接着，进行模型训练并保存，准备测试，最终生成预测结果。整个...
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-...
P-tuning的核心在于使用MLP和LSTM对virtual token进行编码，以克服预训练模型词嵌入离散性带来的问题。代码实现上，包括简易版和官方库的版本，都展示了如何处理模板设计、数据构造以及只训练virtual token部分权重的过程。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、...
· [本科项目实训] P-tuning v2技术介绍, Prompt设计与尝试 · Prefix Tuning代码探索 阅读排行: · DeepSeek 全面指南,95% 的人都不知道的9个技巧(建议收藏) · 自定义Ollama安装路径 · 本地部署DeepSeek · 快速入门 DeepSeek-R1 大模型 · DeepSeekV3+Roo Code,智能编码好助手 Prompt...
在本文中,我们将重点介绍Prefix Tuning / P-Tuning v2技术,并通过代码实战案例来展示其应用。Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型...