Prompt Tuning 可以看作是 Prefix Tuning 的简化版本,它给每个任务定义了自己的 Prompt,然后拼接到数据 上作为输入,但只在输入层加入 prompt tokens,并且不需要加入 MLP 进行调整来解决难训练的问题。 通过实验发现,随着预训练模型参数量的增加,Prompt Tuning 的方法会逼近全参数微调的结果。同时, Prompt Tuning 还提...
同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一个batch里同时训练同一个任务的不同prompt,这样相当于训练了不同「模型」,比模型集成的成本小多了。 其他Trick 除了怎么加Prompt之外,Prompt向量的初始化和长度也有所讲究。 Prompt初始化 Prefix-tuning采用了任务相关的文字进行初始化,而Prompt-tuning发现在NLU...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
embedding的近邻出现语义相似的cluster,例如{ Technology / technology / Technologies/ technological / technologies }, 说明连续prompt实际可能是相关离散prompt词的聚合语义 当连续prompt较长(len=100), 存在多个prompt token的KNN相同:个人认为这和prefix-tuning使用MLP那里我的猜测相似,prompt应该是一个整体 使用标签词...
Prefix-tuning针对生成任务，根据不同模型结构设计了不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX, x, y]和T5型的[PREFIX, x, PREFIX', y]。而稍后的P-tuning则针对NLU任务，通过模板如BERT的(P1, x, P2, [MASK], P3)和单向模型的(P1, x, P2, [MASK])，实现了对整个数据集的优化，超越了...
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...
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...
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间接训练参数矩阵P，它通过P'输入给MLP，P'和P在句长维度一致，但在隐藏层维度不同。
This framework employs a text-to-text Transformer generation model as its backbone, utilizing multiple prompt engineering methods to fine-tune the model. These methods include Causal Inference from ChatGPT, which addresses the interpretability problem, and Prefix Instruction Fi...
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