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...
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...
Prefix-tuningPrefix-tuning方法通过在预训练模型上添加任务相关的前缀来调整模型参数。这些前缀可以是特定任务的指令、标记或参数,以帮助模型更好地适应特定任务。这种方法在微调过程中保留了预训练模型的知识,同时允许模型根据任务需求进行定制。 P-tuningP-tuning方法是一种更通用的预训练范式提示学习方法,它允许用户根据...
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务和数据集。然而,Prefix Tuning的缺点是前缀的设计需要手动调整,且前缀的数量和长度会对微调效果产生影响。应用场景:适用于...
然而,这些模型通常包含数以亿计的参数,使得全参数微调(Full Fine-tuning)变得既耗时又资源密集。因此,参数高效微调(Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFT)技术应运而生,其中Prefix Tuning和P-Tuning v2是两种备受关注的方法。本文将详细解析这两种技术,并分享实战经验和建议。 Prefix Tuning技术解析 基本原理 Prefix ...
PREFIX_TUNING peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "prompt-tuning": peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = Peft...
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
严格来讲，P-Tuning-v2就是 Prefix-Tuning。当你的基座是 GPT-2 / BART 等 NLG 模型时，它叫...
Prefix-tuning方法则是一种基于前缀的微调策略,它在预训练模型的权重前缀部分进行微调。这种方法通过修改模型的前缀部分,使得模型能够更好地适应特定任务。Prefix-tuning方法简单易行,且能够在不改变模型结构的情况下实现微调。 P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...