对于Prefix-tuning来说,P-tuning v2去除了编码器,像之前会用的MLP或者LSTM。 V2主要解决了两个问题,原来的prefix-tuning和p-tuning缺乏任务通用性,同时模型大小适配性也不太行。V2提供了更好的对NLU难任务的支持(序列标注),同时模型大小从几百M到几十B都能很好的支持。 B.细节 1)插入Token的位置 这里和prefix...
为了解决这个问题,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等四种技术被提出,它们可以帮助加速Transformer的微调过程。一、Prefix TuningPrefix 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...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...
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Prefi...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
4. 低数据量时，微调性能会下降。但是，Prefix-tuning整体高于fine-tuning，差距随着数据量的增大而减小...
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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-...
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...
prefix-tuning和p-tuning v2类似,prefix-tuning用MLP对前缀进行了编码,因此参数量增加,同时显存使用量也增加了。具体代码在modeling_chatglm.py 146行。 开启prefix_projection对模型性能影响有多大,如果有小伙伴测试过了也可以告知一下~ [1] P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universal...