Prompt-tuning Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 Prompt-tuning给每个任务定义了自己的Prompt,拼接到数据上作为输入,同时freeze预训练模型进行训练,在没有加额外层的情况下,可以看到随着模型体积增大效果越来越好,最终追上了精调的效果: 同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一...
Prompt Tuning可以被看作是Prefix Tuning的一种简化版本,通常用来做下游任务,比如分类,问答等等。和Prefix Tuning的区别是,Prompt Tuning只在输入层加入prompt token 。并且,因为Prompt Tuning只调整输入prompt,不会影响中间层输入,仅仅需要少量参数,相对稳定,不需要像Prefix Tuning一样参数空间太大,需要使用MLP来做bottlen...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。 核心原理:PLM(预训练模型...
Prompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模型输入中添加特定的提示信息,使模型能够更好地理解和生成所需的任务答案。Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。...
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...
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,...
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...
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,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...
Prompt-tuning更进一步，每个任务都定制专属Prompt，即使在不添加额外层的情况下，大模型的性能随着规模提升而提高，最终与精调的效果持平。此外，Prompt-ensembling通过在batch中同时训练不同Prompt，降低了模型集成的成本。在细节上，Prompt向量的初始化和长度也影响着效果。Prefix-tuning使用任务相关的文字，而...
3. Prompt Tuning: Prompt Tuning是Prefix Tuning的简化版，针对NLU任务，尤其在大模型上接近甚至超越了全量微调。它通过定义和学习任务特定的prompt，只调整输入层，具有更小的微调参数量级。在SuperGLUE任务中，随着模型规模增大，Prompt Tuning效果显著提升。这些技术展示了在大模型时代，如何通过巧妙调整少量...