Prefix Tuning 简述 P-Tuning v2 简述 Prefix Tuning / P-Tuning v2 实战 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其...
然而,这些模型通常包含数以亿计的参数,使得全参数微调(Full Fine-tuning)变得既耗时又资源密集。因此,参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)技术应运而生,其中Prefix Tuning和P-Tuning v2是两种备受关注的方法。本文将详细解析这两种技术,并分享实战经验和建议。 Prefix Tuning技术解析 基本原理 Prefix ...
Prefix是指用于更新参数的梯度信息。在Prefix Tuning / P-Tuning v2中,我们只需要计算部分参数的梯度信息,并将其作为Prefix。具体地,我们可以使用Adam优化器来计算Prefix,因为它可以自动地计算每个参数的重要性并相应地调整学习率。步骤3:更新参数最后,我们使用Prefix来更新参数。具体地,我们可以使用带有Prefix的Adam优化...
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,也被称为P-Tuning v2,是一种新型的微调技术。它通过调整模型参数的前缀部分来实现高效的微调,从而在保持模型性能的同时降低计算成本。Prefix Tuning的核心思想是在微调过程中只更新模型参数的一部分,而不是全部更新。这样可以在保证模型性能的同时,大大减少计算量和存储需求。下面我们将详细介绍Prefix ...