1. 仅在Embedding层添加Prefix,会导致效果不佳。 公式: discrete prompting(离散Prompt) < embedding-only tuning < prefix-tuning 个人思考:离散prompt即人为的选定某个embedding-only前缀进行大模型干预,肯定无法超越经过反向传播微调过的embedding-only tuning。embedding-only tuning又因为传播层数深,更新参数量小而不...
今天来精读一篇连续型prompt优化的经典论文:Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation 1. 简介 不同于Pretrain+Finetuning模式,Prompt Learning方法不需要每次都微调一个很大的模型、对于不同的task都需要保留一个完整的模型参数版本;而是只微调一小部分参数。具体的方法就是在一句话前面加上若干个连续...
将prompt-tuning用于语言模型的生成任务上; 一、动机: 传统的fine-tuning是在大规模预训练语言模型上完成的,而大规模模型非常expansive; 一种解决这个问题的方法是采用轻量级的微调(ligthweight fine-tuning),即先固定预训练语言模型的参数,然后只对一小部分的可训练参数进行微调; GPT-3提出了一种不需要引入任何参数...
说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。这篇论文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration>就提出一个轻量级的替代方式,使得...
No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning 说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。 使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。这篇论文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genre...
Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 论文链接: https://arxiv.org/abs/2101.00190 代码链接: https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning 1.1 动机 在prefix-tuning 之前的工作主要是人工设计模版或者自动化搜索模版,问题在于最终的性能对人工设计的模版的变化特别敏感,加一个词或者少一个词...
此外,p-tuning v2的论文提到在预训练时可以采用多任务方式。例如,如果下游任务是NER,就把几个NER数据...
Prefix tuning# 通过添加prefix给自回归网络,得到z=[PREFIX;x;y]z=[PREFIX;x;y];或者给encoder-decoder结构生成z=[PREFIX;x;PREFIX′;y]z=[;x;′;y],用|Pidx||P|来表示前缀的长度。 首先初始化一个可调的矩阵Pθ∈R|Pidx|×dim(hi)Pθ∈R|Pidx|×dim(hi)。
使用的方法来自这些论文: LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning...
严格来讲,P-Tuning-v2 就是 Prefix-Tuning。当你的基座是 GPT-2 / BART 等 NLG 模型时,它叫...