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Prefix Tuning 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。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来...
在这个过程中，我终于跟上了前沿，大家的创新思维令人赞叹。如果你对NLP和大模型感兴趣，欢迎加入我创建的「NLP卷王养成群」，添加微信「leerumorrrr」并注明知乎NLP，群内有热烈的学习氛围。同时，不要错过我整理的「大模型知识点汇总」，期待与你一起交流学习。
一、背景1.1 Transformer结构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…
直观解释 Prefix-Tuning和Prompt Tuning最主要区别在于，Prefix-Tuning的前缀参数被插入到模型的所有层中，...
今天来精读一篇连续型prompt优化的经典论文:Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation 1. 简介 不同于Pretrain+Finetuning模式,Prompt Learning方法不需要每次都微调一个很大的模型、对于不同的task都需要保留一个完整的模型参数版本;而是只微调一小部分参数。具体的方法就是在一句话前面加上若干个连续...
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Finally,终于追上了前沿,大家的鬼点子可真多啊。 --- 欢迎初入NLP、大模型领域的小伙伴们加入rumor建立的「NLP卷王养成群」一起学习,添加微信「leerumorrrr」备注知乎NLP即可,群里的讨论氛围非常好～另外欢迎白嫖我整理的「大模型知识点汇总」～
作者给出了自回归模型(Autoregressive LM)以及编/解码模型(Encoder-Decoder Architecture)下的Fine Tuning形式化定义。 LM的工作机制为——使 pϕ(y|x) 最大。LM模型的参数为 ϕ ,模型的目的是基于输入 x ,输出pϕ(y|x)最大的 y 。比如一个表格描述任务,输入 x 为“Harry Potter, Education, Hogwarts...
prefix-tuning对比P-tuning:Prefix-Tuning是将额外的embedding加在开头,看起来更像模仿Instruction指令,而P-Tuning位置不固定;Prefix-Tuning通过在每个层都添加可训练参数,通过MLP初始化,而P-Tuning只在输入的时候加入embedding,并通过LSTM或MLP初始化。 prefix-tuning对比Prompt-tuning:Prompt Tuning方式可以看做是Prefix ...