Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 1.1 解决问题 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,因此两个阶段的目标通常有较大差异。因此需要解决如何缩小Pre-trainin...
第一范式--传统ML,如朴素贝叶斯等算法;第二范式--基于DL,如word2vec特征+LSTM,相比于第一范式,准确率提高,特征工程的工作量也减少;第三范式--基于预训练模型+fine-tuning的范式,如Bert+fine-tuning的NLP任务,相比第二范式,准确度显著提高,模型随之更大,但数据量需求降低;第四范式--基于预训练模型+prompt tunin...
Prompt-tuning 不仅可以减少将大型模型定制到新应用程序的成本,IBM 的 Cox 表示,它还可以纠正模型的行为:在这种情况下,减轻偏见。Prompt-tuning 让你既能拥有蛋糕,又能吃掉它。你可以更快速、更可持续地将你的模型适应于专门的任务,同时更容易地找到和解决问题。 三、总结 Prompt-tuning 是一种高效、低成本的方法...
[SEP] 传统的Fine-tuning方法是将其通过BERT的Transformer获得 [CLS]表征之后再喂入新增加的MLP分类器进行二分类,预测该句子是积极的(positive)还是消极的(negative),因此需要一定量的训练数据来训练。 而Prompt-Tuning则执行如下步骤: 构建模板(Template Construction) :通过人工定义、自动搜索、文本生成等方法,生成与...
Prompt Tuning 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络速度有限的情况下，共享参数就变得尤为重要。一个比较直接...
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...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
关于prompt tuning 和 p-tuning 技术有大量的相关博客,我在参考资料中给出对于本项目具有一定启发性的内容并在此做简单总结。 prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术...
Prompt-Tuning自从GPT-3被提出以来,从传统的离散、连续的Prompt的构建、走向面向超大规模模型的In-Context Learning、Instruction-tuning和Chain-of-Thought。 自从GPT、EMLO、BERT的相继提出,以 Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中被广泛使用,其先在 ...
简介:Prompt Tuning和Instruction Tuning是深度学习模型优化中的两种重要技术,它们通过不同的方式提高模型性能。Prompt Tuning通过调整输入提示来引导模型生成相关内容,而Instruction Tuning则通过给定指令训练模型执行特定任务。理解这两种技术的区别和联系,有助于更好地在实际应用中优化模型性能。