指示微调(Prompt-tuning)和Prefix-tuning是两种不同的参数微调技术,它们都是为了在预训练模型上实现对下游任务的有效适应而设计的,特别是针对大型语言模型。两者都旨在通过只调整模型的一部分参数来指导模型的…
参数数量:Prompt Tuning 的参数数量通常更少。 适用任务:Prompt Tuning 更适合于分类任务,而 Prefix Tuning 更适合于生成任务。 训练效率:Prompt Tuning 通常有更高的训练效率。 在选择使用哪种方法时,需要考虑任务的具体需求、可用的计算资源以及模型的适应性。 大模型面试题汇总及答案解析,点击下方卡片免费领取~ AI...
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。 核心原理:PLM(预训练模型...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
· 各类大模型的区别 · [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...
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-...
参数高效微调技术,如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,为NLP领域提供了节省资源、提高效率的解决方案,尤其在计算资源有限的场景下具有显著优势。通过对预训练模型的特定部分进行微调,这些技术不仅减少了训练时间和成本,还能保持或提升模型的性能,是当前微调策略的重要发展方向。
PEFT高效调参是一种参数优化技术,旨在减少微调预训练语言模型所需的计算和存储资源,通过微调模型的部分参数实现性能提升。本文快速介绍了三种PEFT方法:BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,并通过Llama-2-7b模型的实践案例和代码示例,展示了如何利用这些方法高效地微调模型。PEFT方法主要通过增加额外参数、选择性更新参数或...
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 ...