Prefix tuning为l层的Transformer Layer的每层多头注意力的键和值都配置了可学习的prefix vectors. Two sets of prefix vectors Pk,Pv∈Rl×dare concatenated with the original key K and value V Prefix tuning公式 看到这里可以知道,Prefix-Tuning可以算是Promot Tuning的一个特例(Promot Tuning只在输入侧加入可...
Prefix Tuning详解如下: Prefix Tuning是一种优化连续prompts的微调方法。在输入token之前构造一段任务相关的virtual tokens作为Prefix,在训练的时候只更新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=[PREFIX;x;y],合适的上文...
在P-Tuning 中,我们仅将可学习参数添加到输入嵌入中,但在 Prefix Tuning 中,我们将它们添加到网络的所有层中。这确保了模型本身能够更多地了解正在对其进行微调的任务。我们将可学习的参数附加到提示和变压器层中的每个层激活中。与 P-Tuning 的区别在于,我们没有完全修改提示嵌入,而是在每一层提示的开头添加很少的...
大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA,打开colab,创建一个空白notebook,在\[修改运行时环境\]中选择15GB显存的T4GPU.
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:与软提示类似,但在所有层的隐藏状态中添加可训练参数。 • **Intrinsic Prompt Tuning (IPT)**:通过预训练软提示并使用自编码器来压缩其维度,从而减少每个新任务所需的参数数量。 • **Ladder-Side Tuning (LST)**:通过在预训练网络旁边训练一个小的Transformer网络,即side network,利用预...
Prefix Tuning LoRA 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP(以及一层残差和LayerNormalization)来学习模型微调的知识。 Adapter即插入的FF up + FF Down。 在微调时,Transformer Layer原有的所有参数冻结,反向传播后仅更新Adapter参...
Prompt Tuning Prefix Tuning LoRA 二、参数高效微调 2.1 Adapter Tuning Adapter Tuning试图在Transformer Layer的Self-Attetion+FFN之后插入一个先降维再升维的MLP(以及一层残差和LayerNormalization)来学习模型微调的知识。 Adapter即插入的FF up + FF Down。 在微调时,Transformer Layer原有的所有参数冻结,反向传播后...
Prefix tuning为l层的Transformer Layer的每层多头注意力的键和值都配置了可学习的prefix vectors. Two sets of prefix vectorsPk,Pv∈Rl×dare concatenated with the original keyKand valueV Prefix tuning公式 看到这里可以知道,Prefix-Tuning可以算是Promot Tuning的一个特例(Promot Tuning只在输入侧加入可学习的...
2.3 Prefix-Tuning 2.4 LoRA 三、适用范围 参考资料 一、背景 1.1 Transformer结构 Basic Transformer block 自注意力模块 1.2 指令微调 在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。是NLP目前的主流范式。 指令微调在预训练语言模型微调的基础进行优化,其目的...