Prefix tuning公式 看到这里可以知道,Prefix-Tuning可以算是Promot Tuning的一个特例(Promot Tuning只在输入侧加入可学习的Prefix Prompt Token,Prefix-Tuning推广到Transformer Layer每一层的K、V上) Prefix-Tuning伪代码 2.4 LoRA LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,被提出用于高效参数微调。 LoR...
代码地址:https://github.com/google-research/prompt-tuning Prompt Tuning可以看作是Prefix Tuning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,它给每个任务定义了自己的Prompt,然后拼接到数据上作为输入,但只在输入层加入prompt tokens,并且不需要加入 MLP 进行调整来解决...
2.2 Promot Tuning Prompt Tuning设计了一种prefix prompt方法,即在模型输入的token序列前添加前缀prompt token,而这个前缀prompt token的embedding是由网络学到。 Prompt Tuning可以看做token已经确定,但是embedding是可以学的。 它相当于仅用prompt token的embedding去适应下游任务,相比手工设计或挑选prompt,它是一种Soft...
• Soft Prompt Tuning在模型增大时可以接近Model Tuning(fine-tuning)的效果 • 离散Prompt Tuning(Prompt Design)基本不能达到Model Tuning的效果 Promot Tuning方法的参数成本是 ed ,其中 e 是提示长度,$d$ 是token嵌入维度。 提示越短,必须调整的新参数就越少,那么调参的目标是就是找到表现仍然良好的最小...
也就是说Prefix-tuning主要设计用于NLG，而P-Tuning v2则是改进后也可以用于NLU了，例如文本分类，序列...
通过输入合适的上文（prompt），语言模型可以生成相应的输出，而Prefix-Tuning方法则通过学习特定的任务相关参数（即prefix），优化生成过程。文章定义prefix为虚拟token，使用P_\theta保存的向量作为激活层的输入向量，而其他token则遵循语言模型激活层的正常输出。这一定义基于公式实现，旨在通过激活层的训练...
"## Prefix-tuning" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### PEFT Step1 配置文件" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 11, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "PrefixTuningConfig(peft_type=<PeftType.PREFIX...
会导致效果不佳。 公式： discrete prompting < embedding-only ablation < prefix-tuning。个人...
受提示启发,本文提出了Prefix-tuning(PT),一个语言生成(NLG)任务的轻量可替代微调方案,保持LM参数冻结,优化一个小的连续的任务特定的向量prefix,更具有表达力。将PT应用到GPT-2做table-to-text生成任务,应用到BART做摘要任务。(PT也可以用在其他生成任务和预训练模型) 上为FT,需要更新所有的transformer参数,为每个...
对于fine-tuning,会更新模型的所有参数,但是prefix-tuning只更新prefix-tokens的参数,这样不同的任务在微调后,只需要保存对应任务的prefix tokens,因此相较于fine-tuning,prefix-tuning的成本会小的多。 三、详细算法 Prefix-tuning在使用过程中,会对所有层的Transformer的输出都拼接上对应的prefix tokens,并在反向传播阶...