AdapterFusion在大多数情况下性能优于全模型微调和Adapter,特别在MRPC(相似性和释义任务数据集)与RTE(识别文本蕴含数据集)中性能显著优于另外两种方法。 3. Prefix-tuningpaper:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation(arxiv.org/pdf/2101.0019)code:GitHub - XiangLi1999/PrefixTuning: Prefix-...
想要更好的理解下文将讲的prefix-tuning/P-Tuning,便不得不提Pattern-Exploiting Training(PET),所谓PET,主要的思想是借助由自然语言构成的模版(英文常称Pattern或Prompt),将下游任务也转化为一个完形填空任务,这样就可以用BERT的MLM模型来进行预测了。比如下图中通过条件前缀来实现情感分类和主题分类的例子(下图来自参...
Prefix-tuning的主要思想是通过更新前缀模块的参数来改变模型的输出分布,使其更符合特定任务的语义信息。这种方法可以有效地提高模型在自然语言处理任务上的性能,同时避免了微调整个模型时的过拟合问题。 P-tuningP-tuning是一种基于预训练模型的微调方法,通过在预训练模型的最后一层添加可学习的参数来调整模型参数。这些...
为了验证Prefix Tuning的有效性,我们进行了一系列实验。实验结果表明,Prefix Tuning在各种任务上都能显著提高模型性能,同时大幅降低计算成本。具体来说,我们比较了Prefix Tuning与传统的Fine-tuning和Knowledge Distillation方法在图像分类、自然语言处理等任务上的性能表现。实验结果显示,Prefix Tuning在保持甚至超越其他方法性...
大模型微调的五大方法详解 🌟 大模型的微调方法有很多种,今天我们来详细介绍五种常见的方法:LoRA、Adapter、Prefix-Tuning、P-Tuning和Prompt-Tuning。 LoRA:低秩逼近法 🚀 LoRA是一种适用于大模型微调的低秩逼近方法。它通过在预训练模型的层间添加低秩矩阵来引入新参数,这些矩阵可以捕捉任务相关的信息而不会对原...
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...
Prefix-tuning方法则是一种基于前缀的微调策略,它在预训练模型的权重前缀部分进行微调。这种方法通过修改模型的前缀部分,使得模型能够更好地适应特定任务。Prefix-tuning方法简单易行,且能够在不改变模型结构的情况下实现微调。 P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导...
在实际应用中,Prefix Tuning与LLaMA-Adapter为大型语言模型的参数高效微调提供了切实可行的解决方案。对于计算资源有限的场景,这些方法尤其具有吸引力。 选择合适的微调方法:根据具体任务和资源情况,选择合适的微调方法。对于需要快速适应新任务的场景,Prefix Tuning可能是一个不错的选择;而对于需要保持模型性能的复杂任务,...
Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和资源条件选择合适的微调策略,并结合其他技术进行优化,将能够进一步提升模型性能和应用效果。 希望本文能够帮助读者更好地理解Prefix Tuning和P-Tu...
Prefix-tuning 通过在输入文本中插入连续的权重向量，而不是离散的提示词，来控制模型的输出。这种方法可以通过反向传播进行优化，从而提高模型对下游任务的适应性。实验结果表明，Prefix-tuning 在训练参数量仅为 0.1% 到 2% 的情况下，表现优于其他轻量级微调方法（如 adapter），甚至在某些任务上超越全量...