Adapter Tuning的核心思想是在预训练模型的中间层中插入小的可训练层或“适配器”。这些适配器通常包括一些全连接层、非线性激活函数等,它们被设计用来捕获特定任务的知识,而不需要对整个预训练模型进行大规模的微调。 下面举个例子看下Adapter Tuning过程: Adapters还可以和HuggingFace的Transformer包无缝整合,可以直接加载...
在针对下游任务微调时,Prompt Tuning将冻结原始LLM的参数,只学习独立的prompt token参数(参数化的prompt token加上输入的token送入模型进行前向传播,反向传播只更新prompt token embedding的参数)。 在针对不同的下游任务微调时,就可以分别学习不同的Task Specifical的Prompt Token参数。 • Soft Prompt Tuning在模型增...
今天,我们将进一步探讨冻结LM微调Prompt的三种方法:Prefix-tuning、Prompt-tuning和P-tuning。一、Prefix-tuningPrefix-tuning是一种简单而有效的微调方法。它通过在输入序列的开头添加特定的前缀(Prefix)来引导模型生成所需的文本。这些前缀可以是静态的文本、动态生成的文本或随机生成的文本。例如,在对话生成任务中,我们...
Prefix-tuning是一种基于预训练语言模型的微调方法,通过在预训练模型的输出层之前添加可学习的前缀模块来调整模型参数。这些前缀模块可以看作是特定任务的指示符,用于指导模型更好地处理相关任务。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...
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,...
Prompt-Tunning是以上prefix-Tunning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-Tunning,prompt-tuning的主要差异如下, 论文使用100个prefix token作为默认参数,大于以上prefix-tuning默认的10个token,不过差异在于prompt-Tunning只对输入层(Embedding)进行微调,...
Prompt-tuning是一种新颖的微调方法,利用了近年来自然语言处理领域的prompting技术。该方法通过修改预训练模型的输入来适应特定任务,使其在输入阶段就考虑到任务的特定需求。Prompt-tuning可以显著提高模型的性能,同时减少了对初始模型的过度依赖和过拟合的风险。
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模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。
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...
p-tuning v2以微调NLU任务为切入点。最后二者都是靠每层加前缀的方式微调，殊途同归。