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...
这里需要指定前缀num_virtual_tokens的长度,因为prefix tuning跟p-tuning的思想类似,只不过初始化prompt添加的位置不一样。prefix tuning初始化长度添加的位置是在Transformer上面。 def use_prefix_tuning(model): from peft import PrefixTuningConfig, get_peft_model, TaskType config = PrefixTuningConfig(task_type=...
Prefix Tuning和P-Tuning有什么区别? Prompt Tuning适用于哪些类型的模型? Part1前言 随着大语言模型的流行,如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能,正好hugging face开源了一个PEFT库,让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分...
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。
一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种改进的微调方法,通过在输入前添加特定任务的连续虚拟token作为前缀,来优化LLM在新任务上的表现。这种方法避免了离散token的局限性,提高了微调的效率和准确性。然而,Prefix Tuning需要手动设计前缀,而且前缀的长度和内容对微调效果有很大影响。二、Prompt TuningPrompt Tuning是一种更...
为了解决这个问题,一系列的参数高效微调技术被提出,包括BitFit、Prefix Tuning和Prompt Tuning。这些方法通过只微调部分模型参数,大大降低了计算成本,同时保持了良好的性能。一、BitFitBitFit是一种基于知识蒸馏的参数高效微调方法。它的核心思想是将预训练模型中的参数转换为低比特表示,然后在这些低比特参数上进行微调。
原文:https://blog.csdn.net/weixin_43863869/article/details/134760405 __EOF__ 本文作者:marsggbo 本文链接:https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/18276977 关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。 版权声明:私信联系获得许可后方可转载文章。
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。