Causal LM是因果语言模型,目前流行的大多数模型都是这种结构,别无他因,因为GPT系列模型内部结构就是它,还有开源界的LLaMa也是。 Causal LM只涉及到Encoder-Decoder中的Decoder部分,采用Auto Regressive模式,直白地说,就是根据历史的token来预测下一个token,也是在Attention Mask这里做的手脚。 参照着Prefix LM,可以看下...
在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template,问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感:加一个词或者少一个词,或者变动位置,都会造成很大的变化,所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token...
一、Prefix Tuning:前缀微调的艺术 Prefix Tuning是一种通过在输入序列前添加特定前缀来引导LLM理解任务需求的微调方法。这种方法类似于在问题前加上一段“引导语”,帮助模型更好地把握上下文。例如,在问答系统中,可以在问题前添加一个简短的前缀,如“问题:”,以明确模型的任务是回答问题。 应用场景:Prefix Tuning在...
本文浅析了在大模型推理加速方面一个非常优秀的项目 vLLM 的一个新特性 Prefix。在 Prompt 中有相同前缀时可以提高吞吐量降低延迟,换句话说可以省去这部分相同前缀在自注意力阶段的重复计算。 更新2024.1.18:Prefix 已经合并到主分支上了!如果你的 vLLM 不能使用也许是时候升级一下体验下新功能哩! https://githu...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种改进的微调方法,通过在输入前添加特定任务的连续虚拟token作为前缀,来优化LLM在新任务上的表现。这种方法避免了离散token的局限性,提高了微调的效率和准确性。然而,Prefix Tuning需要手动设计前缀,而且前缀的长度和内容对微调效果有很大影响。二、Prompt TuningPrompt Tuning是一种更...
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 01.大语言模型基础/1.llm概念/1.llm概念.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -29,7 +29,7 @@ Prefix LM其实是Encoder-Decoder模型的变体,为什么这样说?解释 下面的图很形象地解释了Prefix LM的Attention Mask机制(左)及流转过程(右...
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法:思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上,少则数十亿,多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时,如果想要full-tuning所有模型参数,看着是不太实际,一来需要相当多的硬件设备(GPU),二来需要相当长的训练时间。因此,我...
【新智元导读】前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客,首篇博文的话题关于:基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的,分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点,以史为鉴,对于未来的创新具有重要意义。
本文将深入探讨微调原理、PEFT、LoRa、IA3、P-Tuning和Prefix-Tuning等技术，以及它们如何在训练大规模LLM时节省时间和金钱。微调的基本概念在于利用已经针对特定任务进行训练的模型，并对这些模型进行调整以执行类似任务。例如，一个经过故事生成训练的模型可以通过调整学习如何生成诗歌。微调的关键在于调整模型...
vllm core engine entrypoints lora model_executor transformers_utils worker __init__.py block.py config.py logger.py outputs.py prefix.py py.typed sampling_params.py sequence.py test_utils.py utils.py .dockerignore .gitignore .readthedocs.yaml ...