Prefix Tuning是一种参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT)方法,旨在让大型预训练语言模型(如 GPT、T5)适应特定任务,而不修改原有模型的参数。其核心思想是为每一层 Transformer 的输入添加一段可学习的前缀向量(Prefix)。这些前缀向量会影响模型的行为,从而在不同任务中表现出特化能力。 Prefix Tuning...
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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...
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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...
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础进行优化,其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务。 从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务,而非下游任务去适...
想要更好的理解下文将讲的prefix-tuning/P-Tuning,便不得不提Pattern-Exploiting Training(PET),所谓PET,主要的思想是借助由自然语言构成的模版(英文常称Pattern或Prompt),将下游任务也转化为一个完形填空任务,这样就可以用BERT的MLM模型来进行预测了。比如下图中通过条件前缀来实现情感分类和主题分类的例子(下图来自参...
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，...
知乎用户TI4uWD 一般都会冻结全部权重,只训练lora部分 2023-08-26· 北京 回复喜欢展开其他 3 条回复 小牛冲冲冲 如何理解“模型是过参数化的,它们有更小的内在维度,模型主要依赖于这个低的内在维度(low intrinsic dimension)去做任务适配” 2023-10-18· 美国 回复1 中投靓仔 这个问...