Prefix Tuning 是一种自然语言处理(NLP)模型调优技术,可以用于微调大型预训练语言模型,以适应特定的自然语言处理任务。下面是一个使用 Prefix Tuning 的代码示例: python复制代码 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification fromprefix_tuningimportPrefixTuning # 加载预训练模型和分词...
Output shape: (batch-size, prefix-length, 2*layers*hidden) '''def__init__(self, config):super().__init__() self.prefix_projection = config.prefix_projectionifself.prefix_projection:# Use a two-layer MLP to encode the prefixself.embedding = torch.nn.Embedding(config.prefix_length, confi...
还有就是prefix-tuning代码中的prefix encoder是做什么的,微调的时候需要单独用吗? 2023-12-06· 浙江 回复喜欢 yyll 不用,你用prefix config来get_peft_model,得到的就是个增加了prefix encoder的model 01-04· 浙江 回复喜欢 西西嘛呦 作者 这个得看论文和源码了 2023-12-08· 广东 ...
这是30个新增加的虚拟的tokens for prefix-tuning; |||# {'default': tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])} for prompt fine-tuning 上面这段代码,通用于prefix tuning和prompt tuning。 对于prefix tuning来说,是搞出来从0到29的30个virtual tokens。 对于下次将要介绍的prompt tuning来说,是搞出来0...
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...
今天我们阅读peft源码,主要是为了弄清楚prefix tuning的工作原理和代码细节。 理解和思考 (1) prefix tuning和zero-shot的区别在于,把指令/要求(比如要生成positive的句子)和输入的文字直接区分开,指令用连续向量而不是离散词元表示。如果不是prefix tuning,那么需要用明确的语言做prompt engineering,比如: ...
在本文中,我们将重点介绍Prefix Tuning / P-Tuning v2技术,并通过代码实战案例来展示其应用。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...
Prompt-Tuning、P-Tuning和Prefix-Tuning区别和代码实现【转】关注 marsggbo Prompt-Tuning、P-Tuning和Prefix-Tuning区别和代码实现【转】 转载 marsggbo 2024-07-06 19:54:25 文章标签 系统 文章分类 HarmonyOS 后端开发 赞 收藏 评论 分享 举报 ...
学习Huggingface的peft库，特别是参数高效微调（peft）的概念，旨在以较低的成本优化大型模型。通过自行实践并添加注释，探索了PEFT库在GitHub上的应用。PEFT库的使用主要涉及初始化特定模型（如'bigscience/bloomz-560m'），加载tokenizer和checkpoint，以及通过调用get_peft_model方法构建新的模型。初始化模型...
PEFT高效调参是一种参数优化技术,旨在减少微调预训练语言模型所需的计算和存储资源,通过微调模型的部分参数实现性能提升。本文快速介绍了三种PEFT方法:BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,并通过Llama-2-7b模型的实践案例和代码示例,展示了如何利用这些方法高效地微调模型。PEFT方法主要通过增加额外参数、选择性更新参数或...