但是,Prefix-tuning整体高于fine-tuning,差距随着数据量的增大而减小。 个人思考:用低数据量去微调全部参数必然影响性能,不如prefix-tuning。当数据量增加时,两者之间的差距逐渐减小。 图6 低数据量时prefix-tuning和fine-tuning的性能比较 如图7所示: 1. 性能随着prefix增长而增加,但有上限!!!(任务越复杂、输入越...
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...
prefix-tuning初始化一个训练的矩阵,记作 ,这部分参数用于存储prefix parameters: 即,处于前缀部分token,参数选择设计的训练矩阵,而其他部分的token,参数则固定且为预训练语言模型的参数。 训练目标为: 四、实验 实验对比了标准fine-tunine,主要在E2E、WebNLG和DART三个table-to-text任务上实现。发现prefix-t...
清华大学的研究者于2021年通过此篇论文《GPT Understands, Too》提出P-Tuning,其与prefix tuning类似:比如考虑到神经网络本质上是连续的,故离散提示可能不是最优的(sinceneural networks are inherently continuous, discrete promptscan be sub-optimal),从而也采取连续的提示。 总之,P-Tuning成功地实现了模版的自动构...
Dynamic Prefix-Tuning for Generative Template-based Event Extraction 论文:2205.06166.pdf (arxiv.org) 代码:无 期刊/会议:ACL 2022 摘要 我们以基于模板的条件生成的生成方式考虑事件抽取。尽管将事件抽取任务转换为带有提示的序列生成问题的趋势正在上升,但这些基于生成的方法存在两个重大挑战,包括使用次优提示和静...
2024.1.7 会议论文分享一 | 【前缀微调 Prefix-tuning:大模型微调论文解读 (master,24.1.7)-哔哩哔哩】 链接 #LLM(大型语言模型) #今日份论文阅读 #阅读分享 #大模型微调 #llama #ChatGPT #人工智能 #深度学习(Deep Learning) #Transformer #NLP 发布...
peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
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。因此斯坦福的研究人员于2021年通过此论文《Prefix-...
Dynamic Prefix-Tuning for Generative Template-based Event Extraction 论文:2205.06166.pdf (arxiv.org) 代码:无 期刊/会议:ACL 2022 摘要 我们以基于模板的条件生成的生成方式考虑事件抽取。尽管将事件抽取任务转换为带有提示的序列生成问题的趋势正在上升,但这些基于生成的方法存在两个重大挑战,包括使用次优提示和静...