在这个过程中,微调(Fine-tuning)和Prompt是两种常用的技术,它们可以帮助我们更好地训练和优化深度学习模型。一、微调(Fine-tuning)微调是指在预训练模型的基础上,使用目标任务的数据进行参数调整的过程。预训练模型通常在大量无标签的数据上训练,以学习各种通用的特征表示。然后,在目标任务的数据上,我们使用这些预训练...
虽然Fine-tuning和Prompt都与模型训练有关,但它们的具体应用、原理和效果等方面存在一些区别。 Fine-tuning的核心思想是在一个已经在巨大数据集上预先训练好的模型的基础上,通过在新的任务或数据集上进行少量迭代训练,来调整模型参数以适应新任务的需求。Fine-tuning可以通过调整模型的不同层级(如全连接层、卷积层等)...
P-Tuning v2:让Prompt Tuning能够在不同参数规模的预训练模型、针对不同下游任务的结果上都达到匹敌Fine-tuning的结果。相比Prompt Tuning和P-tuning的方法,P-Tuning v2方法在多层加入了Prompts tokens作为输入,带来两个方面的好处: 带来更多可学习的参数(从P-tuning和Prompt Tuning的0.1%增加到0.1%-3%),同时也足够...
Intrinsic Subspace Tuning (IST):在找到的公共本征子空间上进行模型优化 下图展示了 IPT 与 fine-tuning 和 prompt tuning 的对比。 下面我们具体来了解一下IPT的两个阶段。 IPT 作者使用 intrinsic prompt tuning (IPT) 来验证本文的基本假设: 预...
一、fine-tuning技术 Fine-tuning是一种在自然语言处理(NLP)中使用的技术,用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型,然后在小规模的任务特定文本上继续训练它。 Fine-tuning的概念已经存在很多年,并在各种背景下被使用。Fine-tuning在NLP中最...
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(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。
大家都在讨论大模型,似乎什么都可以与大模型结合,可当初学者也想上手时,却面临一堆令人头大的词汇,什么Prompt、、Embedding、Fine-tuning,看到瞬间头都大了。一堆英文就算了,还不容易查到正确解释,怎么办呢?别担心,本文就用一种有趣的方式让大家认识它们。
第三范式：基于预训练模型 + finetuning的范式，如 BERT + finetuning 的NLP任务，相比于第二范式，...
Prompt Tuning是一种为了解决模型重用问题而逐渐兴起的微调策略。与Fine Tuning不同,Prompt Tuning在旧任务上训练好的模型上直接进行新任务,而不需要重新训练整个模型。它通过添加一些可训练的prompt(提示)来实现这一点。 在Prompt Tuning中,预训练的模型被视为“frozen”(冻结的),即其参数不会在新任务上进行更新。
Promptless Fine-tuning Tuning-free Prompting Fixed-LM Prompt Tuning Fixed-prompt LM Tuning Prompt+LM Fine-tuning 应用 根据研究者的调研，prompt 方法在以下诸多领域具有广泛的应用：知识探索（事实探索和语言学探索）分类任务（文本分类和自然语言推理）信息提取（关系提取、语义分析和命名实体识别）NLP 中的推理...