前缀微调(Prefix-Tuning)是一种轻量级的模型微调方法,介于全量微调(修改全部参数)和Prompting(硬提示,不修改参数)之间,是一种 「软提示」 方法:仅优化小量的连续前缀向量(占全模型参数量0.1%),不更新模型的原始参数。 注意,Prefix-Tuning在模型的每一层都添加了可训练的前缀(即,在每一层都有对应的前缀激活状态)...
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...
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...
在实际应用中,Prefix-Tuning技术可以广泛应用于各种生成任务。例如,在文本摘要任务中,我们可以使用Prefix-Tuning来生成更准确、简洁的摘要。在机器翻译任务中,通过优化提示,我们可以让模型生成更符合目标语言习惯的译文。此外,Prefix-Tuning还可以应用于对话生成、诗歌生成等其他自然语言生成任务。 总之,Prefix-Tuning技术为...
prefix-tuning发展历程 Prefix-Tuning是一种用于改进语言模型的技术，它于2020年由斯坦福大学的研究团队提出。下面是Prefix-Tuning的发展历程： 1.传统的语言模型：在过去，语言模型通常使用预训练-微调的方法，如BERT和GPT等。这些模型通过大规模的无监督预训练来学习语言的统计规律，然后通过有监督微调来适应特定任务。
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，...
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...
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 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...
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...