P-Tuning(Prompt-based Tuning)和Prompt Tuning都是调整大型预训练语言模型(如GPT系列)以适应特定任务的技术。 两者都旨在利用预训练的语言模型来执行特定的下游任务,如文本分类、情感分析等。它们都使用某种形式的“提示”或“指导”来引导模型的输出,以更好地适应特定任务。 Prompt Tuning与Prompt Tuning的区别主要在...
promt tuning首先是由GPT3提出来的。它是指添加少量的可训练参数(称为prompts),引导预训练模型生成在新任务上表现良好的输出。在promt tuning下,原模型的所有参数不会更新,只是新增了几个小组件,让小组件发挥作用。在不同的文献中,你可能会看到Prompt Tuning被称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等等。
简介:本文将介绍一种名为“Zero-shot Cross-lingual Transfer of Prompt-based Tuning with a Unified Multilingual Prompt”的方法,该方法可以在不需要任何手动调整的情况下,实现跨语言迁移。首先,我们会介绍跨语言迁移的相关背景,然后详细阐述ZCT-P方法的主要思想,最后评估该方法在few-shot和zero-shot设置下的表现。
Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,Prompt-Tuning的动机旨在解决目前传统Fine-tuning的两个痛点问题: 本文将深入解读Prompt-Tuning的微调范式,以综述+讨论的形式展开。 第一章:预训练语言模型 涉及知识点: 预训练语言模型想必大家已经不再陌生,以GPT、ELMO...
Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,Prompt-Tuning的动机旨在解决目前传统Fine-tuning的两个痛点问题: 降低语义差异(Bridge the gap between Pre-training and Fine-tuning) :预训练任务主要以Masked Language Modeling(MLM)为主,而下游任务则重新引入新的训练参数,...
Prompt-Tuning,也被称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。它通过在预训练模型中引入任务特定的指令(Prompt),使得模型能够更好地适应下游任务。这种方法旨在降低语义差异,复用预训练目标,从而提高模型的泛化能力和效果。二、如何实现Prompt-Tuning?实现Prompt-Tuning需要三个步骤:定义任务特定的...
Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。因此简单的来说,Prompt-Tuning的动机旨在解决目前传统Fine-tuning的两个痛点问题: 降低语义差异 (Bridge the gap between Pre-training and Fine-tuning):预训练任务主要以Masked Language Modeling(MLM)为主,而下游任务则重新引入新的训练参数,因...
1. Prompt Tuning含义 以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning ,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。
https://github.com/kipgparker/soft-prompt-tuning 2.1 动机 尽管之前出现了一些全自动设计模板的技术,但是 prompt-based 的范式在下游任务上的表现和传统 fine-tuning 的范式仍然有较大的差距。但是传统 fine-tuning 范式也存在一些问题,比如针对每一个下游任务,都要存储一份特定于该任务的微调后的模型拷贝。
至此,以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,...