fine-tune和prompt的区别 Fine-tune和prompt在自然语言处理领域中是两个不同的概念。 Fine-tune是指在已有的预训练模型的基础上,通过对特定数据集进行有监督的微调,使其更适合于特定的任务。例如,将预训练的语言模型(如BERT、RoBERTa等)在特定领域的数据上进行微调,以提高该领域的文本分类、命名实体识别等任务的...
指的是直接更新模型参数来适配具体任务的方法,与 BERT 时代的 finetune 类似。比如我们有几万条“给文章写标题”的数据,可以通过 full finetune 一个已有的大模型,把它变成一个专门用于“给文章写标题”的模型。Full finetune 的优势是,对具体任务场景往往可以达到最好的效果。它的主要不足是,由于更新了模型全部...
P-tuning v2:保持预训练模型参数冻结,仅使用0.1%的参数在330M~10B规模均与fine-tune匹敌,而之前的-Prompt tuning & P-tuning仅在10B规模可与fine-tune匹敌 在SuperGLUE上的实验结果 此外,作者还引入了更困难的序列标注任务,P-tuning v2应对几乎所有难易和类型的NLU任务 更困难的序列标注任务 5 DART 以往大规模...
一方面,Finetune在模型适应性与泛化能力方面的优势使其成为未来LLM发展的重要方向。另一方面,随着计算资源的不断提升与优化,Prompt方法在训练速度与资源消耗方面的优势也将会得到进一步体现。总的来说,Finetune与Prompt作为LLM的两条发展路线,各有其独特的优点与价值。在未来的人工智能领域中,它们将会相互补充、共同发展,...
Fine-tune后NLP新范式：Prompt变火，CMU华人博士后出篇综述文章 CMU 博士后研究员刘鹏飞：近代自然语言处理技术发展的第四范式可能是预训练语言模型加持下的 Prompt Learning。近几年，NLP 技术发展迅猛，特别是 BERT 的出现，开启了 NLP 领域新一轮的发展。从 BERT 开始，对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个...
从BERT 开始,对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。 但是从 GPT-3 开始,一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行:prompting。 近段时间以来,我们可以看到大量有关 prompting 的论文出现。从清华大学开源的论文列表 thunlp / PromptPapers 中,我们可以看到大量的相关研究。
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。
本文将用简明扼要、清晰易懂的语言,为大家揭示大模型的三大法宝:Finetune、Prompt Engineering和Reward,并分享一些实际应用和实践经验。 一、Finetune:微调的艺术 Finetune,即微调,是大模型应用中的一项关键技术。在预训练大模型的基础上,通过微调可以使模型更好地适应特定任务的数据分布,从而提高模型的性能。微调的...
NLP中基于Prompt的fine-tune • Prefix-Tuning• Prompt-Tuning• P-Tuning• P-Tuning-v2 CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 ...
3.1 Fine-tune的策略 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而,随着模型尺寸和任务数量越来越多,微调整个模型的方法会储存每个微调任务的模型副本, 消耗大量的储存空间。尤其是在边缘设备上存储空间和网...