参考论文:[2101.00190] Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation TL;DR 前缀微调(Prefix-Tuning)是一种轻量级的模型微调方法,介于全量微调(修改全部参数)和Prompting(硬提示,不修改参数)之间,是一种 「软提示」 方法:仅优化小量的连续前缀向量(占全模型参数量0.1%),不更新模型的原始参数。 注意...
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...
论文解读:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation &emps;本文我们提出一种prefix-tuning方法,其是一个轻量级的fine-tuning方法用于自然语言处理的生成任务。该方法可以保持预训练语言模型参数固定(frozen),而只需要在task-specific vector(称为prefix)上进行优化。即只需要少量(约0.1%)的优化参数...
说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。这篇论文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration>就提出一个轻量级的替代方式,使得...
说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。 使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。这篇论文<Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration>就提出一个轻量级的替代方式,使得...
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,而Prefix是对虚拟Token对应的上游layer全部进行微调。因此Prompt-Tunning的微调参数量级要更小,且不需要修改原始模型结构,这是“简化”的来源。相同的prefix长度,Prompt-Tunning(<0.01...
也就是说Prefix-tuning主要设计用于NLG，而P-Tuning v2则是改进后也可以用于NLU了，例如文本分类，序列...
(1) 论文信息 来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针对自然语言生成任务的轻量...
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-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而Prefix是对虚拟Token对应的上游layer全部进行微调。因此Prompt-tuning的微调参数量级要更小,且不需要修改原始模型结构,这是“简化”的来源。相同的prefix长度,Prompt-tuning(<0.01%)...
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态事件类型信息。在本文中,我们提出了一种基于生成模板的动态前缀事件...