如果任务需要模型对特定任务和上下文进行理解并生成准确和有用的输出,则Prompt-tuning可能更为适合。如果任务需要模型执行特定的操作或任务,则Instruction-tuning可能更为适合。通常情况下,这两种技术都可以在特定的应用场景中为语言模型提供优化和改进。 为何Prompt的设计很重要 在使用语言模型执行任务时,Prompt的设计非常...
本文的目标是介绍Prompt-Tuning的方法,而Prompt-Tuning的动机则是进一步拉近微调与预训练阶段的任务目标,因此本部分则以常用的BERT为主,简单介绍Pre-training的经典方法,更加详细的解读,可参考:【预训练语言模型】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT)。 (1)Masked Lang...
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...
通过这种方式,可以将下游任务转换为和预训练任务较为一致的任务,实验证明,Prompt-Oriented Fine-Tuning相对于常规的Fine-Tuning,效果会得到明显提升(Prompt进行情感分类)。 基于上述内容可以了解,在Prompt-Oriented Fine-Tuning方法中,预训练模型参数是可变的。其实将Prompt-Oriented Fine-Tuning方法放在Prompt-Tuning这个部分...
• 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 input，从 pool 中取出与其...
在生成式AI和大语言大模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用中,微调(Fine-tuning)作为模型适应特定任务的关键步骤,其重要性不言而喻。以下将详细介绍三种流行的微调方式:Prompt-tuning、Prefix-tuning和LoRA,深入理解每种方法的原理、特点及应用场景。 方式一:Prompt-tuning ...
简介:Prompt Tuning是一种新兴的NLP技术,但在实际应用中存在三大问题。本文将介绍迁移Prompt的概念,并探讨如何解决这些问题。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在自然语言处理(NLP)领域,Prompt Tuning已成为一种流行的技术,用于微调预训练语言模型以适应特定任务...
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,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
「优化关键点」在于,自然语言的hard prompt,替换为可训练的soft prompt;使用双向LSTM 对模板 T 中的 pseudo token 序列进行表征;引入少量自然语言提示的锚字符(Anchor)提升效率,如上图的“capital” ,可见 p-tuning是hard+soft的形式,并不是完全的soft形式。