从提示调优(Prompt Tuning)到前缀调优(Prefix Tuning) 现在,一种特定的、独立开发的提示调优风格是前缀调优 ( Li & Liang 2021 )。前缀调整的想法是向每个变换器块添加可训练的张量,而不是像在软提示调整中那样仅向输入嵌入添加。此外,我们通过全连接层(具有两层的迷你多层感知器和中间的非线性激活函数)获得软提...
Prefix Tuning 类似于 Prompt Tuning,但它不是在输入文本中插入 prompt embeddings,而是在模型每一层的输入前添加一个可学习的“前缀”(prefix)。 参数调整:Prefix Tuning 在模型的每一层都添加了可学习的前缀参数,这些参数会影响模型的每一层输出。 参数数量:Prefix Tuning 通常比 Prompt Tuning 有更多的可学习...
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是一种基于预训练模型参数重排序的微调方法。它首先对预训练模型的参数进行重排序,然后根据任务需求选择一部分参数进行微调。通过这种方式,Prefix Tuning能够快速地适应新任务,同时保持较低的计算成本。此外,Prefix Tuning还可以通过引入增量学习策略来进一步降低计算成本。三、Prompt TuningPrompt Tuning是一种...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning Part2结果 接下来是一些的基础设置: 数据:ChnSentiCorp_htl_all 模型:hfl/chinese-roberta-wwm-ext 显存:Tesla T4 15G batch_size:64 epoch:3 max_length:86 lr:3e-4 以下是结果,各位自...
先唠两句可控文本生成,哈哈其实整个Prompt范式也是通用的可控文本生成不是,只不过把传统的Topic控制,文本情绪控制,Data2Text等,更进一步泛化到了不同NLP任务的生成控制~~ Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前...
PEFT高效调参入门探索了参数高效微调技术,旨在通过微调预训练模型的一部分参数来提高性能,减少资源消耗。本文通过全量微调Bloom模型、应用微调技术如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,展示了如何在生成式问答等任务中实现轻量化微调,同时评估了每种方法的优缺点,为资源有限环境下的NLP任务提供了高效解决方案。
摘要任务上,prompt的效果要略差于微调。 Prompt-tuning Paper: 2021.4 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/google-research/prompt-tuningTask: SuperGLUE NLU任务 Model: T5 1.1(在原T5上进行了细节优化) ...
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 ...