一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
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...
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...
P-tuning是一种结合了Prefix-tuning和Prompt-tuning的方法。它在训练过程中使用Prefix来引导模型生成文本,同时使用Prompt-tuning来调整模型的输入和输出层。这种方法旨在结合两种方法的优点,同时避免它们的缺点。P-tuning的优势在于它可以提供更精确的控制和更好的适应性。通过结合Prefix和Prompt-tuning,P-tuning可以在保持...
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,...
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...
在大模型时代,微调是使模型适应特定任务的关键步骤。本文将介绍五种大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并总结它们的优缺点。
Prompt-tuning是以上prefix-tuning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-tuning,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-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而...
整体结构图显示，每个任务保留一个软prompt，拼接到对应实例的embedding token前进行训练。prompt tuning是简化版prefix tuning。前者只在模型第一层输入之前添加软prompt，后者为每一层都保存一份软prompt。初始化方式稍显神秘，作者发现直接训练参数矩阵敏感于超参数，效果不佳。为解决此问题，引入了一个MLP...
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...