Prompt的优势在于,它可以灵活地控制模型的输出,使其更好地满足特定的需求。同时,Prompt还可以通过调整提示信息来改变模型的输出,从而实现更加灵活和可控的模型生成。然而,Prompt也有其局限性,例如它需要人工设计和调整提示信息,这可能需要大量的时间和经验。总结起来,微调和Prompt是深度学习中两种重要的技术。微调利用预训...
prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tuning修改模型的权重,而提示调整只修改模型的输入。因此,prompt-tuning调整比精调的计算成本低,需要的资源和训练时间也更少。此外,prompt-tuning比精调更灵活,因为它允许创建特定任务的提示,可以适应各种任务。 对于像GPT-3这样的大规模模...
Fine-tuning中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务;Prompting中,是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系 微调(fine-tuning)和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语,它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。 区别 微调是指在已有的预训练语言模型基础上,通过少量的数据来对模型进行进一步的...
首先,我们要明确Fine Tuning和Prompt Tuning的目的,都是为了让预训练的模型能够应用于下游任务。Fine Tuning侧重于改变模型中的参数或结构,Prompt tuning则是改变 经典的Fine Tuning技术是用少量特定领域的数据再去训练已经预训练过的模型,从而实现在特定领域表现更好。这个过程小幅度地更新了原本的模型参数,因此称之为...
cv 中的 finetune 和 prompt tuning cv 中的 finetune 和 prompt tuning "Finetune" 和 "Prompt Tuning" 都是与计算机视觉（Computer Vision，CV）领域中深度学习模型调优相关的术语。1. Finetune（微调）：• "Finetuning" 是指在已经经过预训练的模型基础上，通过使用新的数据集或者调整模型的一些超参数，对...
prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tuning修改模型的权重,而提示调整只修改模型的输入。因此,prompt-tuning调整比精调的计算成本低,需要的资源和训练时间也更少。此外,prompt-tuning比精调更灵活,因为它允许创建特定任务的提示,可以适应各种任务。
首先介绍一下prompt和fine-tuning范式本质上有什么区别,然后介绍一下NLP中基于prompt的PET和AutoPrompt方法,最后介绍一下VLM任务中应用prompt范式的CLIP和CoOp方法。 另外,CLIP和CoOp都是基于prompt的判别式VLM方法,最近还有几篇基于prompt生成式VLM方法,基于prompt的生成式VLM和基于prompt的NLP方法非常类似。
论文名称:CPT: Colorful Prompt Tuning For Pre-trained Vision-language Models 论文链接:链接 据论文表示,这也是首次将prompt用于cross-model和零样本/少样本学习视觉定位中。 从目前的NLP和VLM模型来看,不少基于prompt的模型效果都不错,让搞CV的同学们也有点心动——能不能给我们也整一个?
GPT模型可以使用prompt和fine-tuning两种方式进行训练和使用。 1.Prompt方式:prompt是一种针对GPT模型的特殊训练方式,可以通过向模型输入一些提示信息,引导模型生成特定的文本。这种方式不需要重新训练模型,只需要针对特定的任务设计好提示信息即可。使用prompt的优点是模型训练时间短,且不需要大量的训练数据。但是,它的生成...
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近,只是实现的方式不一样。Fine-tuning中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务;Prompting中,是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系 微调(https://so.csdn.net/so/search?q=fine-tuning&spm=1001.2101.3001.7020)和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术...