Prefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务和数据集。然而,Prefix Tuning的缺点是前缀的设计需要手动调整,且前缀的数量和长度会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加特定前...
技术原理 Prefix Tuning(论文:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation),在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix,然后训练的时候只更新Prefix部分的参数,而PLM中的其他部分参数固定。 针对不同的模型结构,需要构造不同的Prefix。 针对自回归架构模型:在句子前面添加前缀,得到 z =...
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 进行调整来解决难训练的问题。通过反向传播更新参数来学习prompts,而不是人工设...
2. Prefix Tuning: 由pdf/2101.0019...>和XiangLi1999/...>提供，这是一种针对生成任务的轻量级方法。它在保持预训练模型参数不变的情况下，仅在特定任务向量（prefix）上进行优化，仅需约0.1%的参数即可在小数据集上取得良好效果。Prefix Tuning通过特定矩阵结构进行优化，避免了直接更新某些参数带来...
总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、涉及微调的参数选择以及适应下游任务的策略。通过对比，读者可以更直观地理解P-tuning与其他类似方法的区别，如prefix tuning和P-tuning v2。想深入了解这些技术的详细实现和更多实践，可参考公众号：瓦力算法学研所，以及...
✅ Prefix-Tuning: Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀(prefix)向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键(keys)和值(values)拼接,形成新的输入表示。其优势在于其灵活性,允许不同的任务使用不同的前缀,且不需要更改原始模型的架构或参数。
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
Prefix Tuning的解决方案,就是把一个可学习的连续向量作为prompt前缀添加到输入的开头,通过学习这样一个微小的prompt前缀,就能高效指导大型语言模型的预测行为,从而得到极佳的下游任务性能。与完整微调模型相比,这种方法计算成本低廉,使用灵活,为大模型的应用和部署带来了前所未有的便利性。
下面所讲的P-tuning、prefix tuning、P-tuning v2也主要是在这三个方面略有差别;同样,由于涉及的内容和代码过多,本篇着重讲P-tuning;最后会再对所有方法做一个区分总结。 P-tuning 一、论文 GPT Understands, Too 论文出发点实际就是把传统人工设计模版中的真实token替换成可微的virtual token;该方法将 Prompt ...