Prefix-tuning采用了任务相关的文字进行初始化,而Prompt-tuning发现在NLU任务上用label文本初始化效果更好。不过随着模型尺寸的提升,这种gap也会最终消失。 Prompt长度 从Prompt-tuning的实验可以看到,长度在10-20时的表现已经不错了,同时这个gap也会随着模型尺寸的提升而减小。 总结 要说上次看PET时我对Prompt范式还是...
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...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-tuning,prompt-tuning的主要差异如下, 论文使用100个prefix token作为默认参数,大于以上prefix-tuning默认的10个token,不过差异在于prompt-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而P...
Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前面加'Reviews Rating:5.0',差评前面加'Reviews Rating:1.0', 政治评论前面加‘Politics Title:’,把语言模型的生成概率,优化成了基于文本主题的条件概率。
Prefix-tuning是Prompt-tuning的一种变体,它通过在输入文本前添加一段可学习的“前缀”来指导模型完成任务。 这个前缀与输入序列一起作为注意力机制的输入,从而影响模型对输入序列的理解和表示。由于前缀是可学习的,它可以在微调过程中根据特定任务进行调整,使得模型能够更好地适应新的领域或任务。
在Prefix Tuning方法中,研究人员通过构造一段与任务相关的虚拟tokens作为Prefix,在Transformer的每一层输入之前添加这些Prefix tokens。这种方法与传统的Full-finetuning不同,因为它只更新部分参数而不是全部参数。这种方法的优点在于能够避免过拟合,并提高微调的效率。接下来是Prompt Tuning。与Prefix Tuning类似,Prompt ...
Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前面加’Reviews Rating:5.0’,差评前面加’Reviews Rating:1.0’, 政治评论前面加‘Politics Title:’,把语言模型的生成概率,优化成了基于文本主题的条件概率。
Prefix Tuning概述 Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀,优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时,保持了参数量较低,易于在连续可微的上下文中进行优化。 实现方式: # 在输入序列前添加可训练前缀 def add_prefix(example): prefix = "You are a helpful assistant....
Prefix-tuning是一种基于Transformer的微调方法,旨在解决在微调过程中对大量标签数据的依赖问题。该方法通过在输入序列的开头添加可学习的前缀来修改模型的输入表示,从而在不使用标签数据的情况下进行微调。这种方法可以在不使用任何标签数据的情况下进行微调,从而有效地利用了未标注数据。优点: 无需使用标签数据即可进行...