Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token,且与Full-finetuning更新所有参数的方式不同。简而言之就是Prefix Tuning在原始文本进行词嵌入之后,在前面拼接上一个前缀矩阵,或者将前缀矩阵拼在模型每一层的输入前。 Prefix Tuning相关设置: 前缀初始化时,[前缀长度, 嵌入维度],其中嵌入维度与模...
在预训练模型的输入层添加提示嵌入层,使用数据集对模型进行训练,特别是微调提示嵌入。 方式二:Prefix-tuning 1、什么是Prefix-tuning? Prefix-tuning是Prompt-tuning的一种变体,它通过在输入文本前添加一段可学习的“前缀”来指导模型完成任务。 这个前缀与输入序列一起作为注意力机制的输入,从而影响模型对输入序列的理...
Prompt范式的第二阶段主要包括Prefixtuning、Ptuning和Prompttuning，它们各自的特点和应用如下：Prefixtuning：针对任务：主要针对生成任务。Prompt拼接方式：根据不同模型结构设计不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX, x, y]和T5型的[PREFIX, x, PREFIX’, y]。特点：使用固定token与文本输入结合...
prefix-tuning训练参数在进行Prefix Tuning训练时,有几个重要的参数需要设置,包括: 1. `task_type`(任务类型):指定模型的任务类型,例如文本分类、文本生成等。不同的任务类型需要选择不同的参数配置。 2. `model_name_or_path`(模型名称或路径):指定预训练模型的名称或路径。可以选择使用已有的预训练模型,也可以...
Prefix-tuning 通过在输入文本中插入连续的权重向量，而不是离散的提示词，来控制模型的输出。这种方法可以通过反向传播进行优化，从而提高模型对下游任务的适应性。实验结果表明，Prefix-tuning 在训练参数量仅为 0.1% 到 2% 的情况下，表现优于其他轻量级微调方法（如 adapter），甚至在某些任务上超越全量...
今天我们阅读peft源码,主要是为了弄清楚prefix tuning的工作原理和代码细节。 理解和思考 (1) prefix tuning和zero-shot的区别在于,把指令/要求(比如要生成positive的句子)和输入的文字直接区分开,指令用连续向量而不是离散词元表示。如果不是prefix tuning,那么需要用明确的语言做prompt engineering,比如: ...
Prefix-Tuning是一种针对生成式任务的优化技术,它通过调整连续提示(continuous prompts)来提高生成质量。在传统的微调(fine-tuning)方法中,我们通常会对模型的所有参数进行更新,以适应特定的任务。然而,这样做可能导致模型过拟合,并且在大规模预训练模型上计算成本较高。而Prefix-Tuning则是一种更轻量级的方法,它只调整...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前面加’Reviews Rating:5.0’,差评前面加’Reviews Rating:1.0’, 政治评论前面加‘Politics Title:’,把语言模型的生成概率,优化成了基于文本主题的条件概率。
prefix tuning 代码Prefix Tuning 是一种自然语言处理(NLP)模型调优技术,可以用于微调大型预训练语言模型,以适应特定的自然语言处理任务。下面是一个使用 Prefix Tuning 的代码示例: python复制代码 importtorch fromtransformersimportAutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification fromprefix_tuningimportPrefixTuning # ...