指示微调(Prompt-tuning)和Prefix-tuning是两种不同的参数微调技术,它们都是为了在预训练模型上实现对下游任务的有效适应而设计的,特别是针对大型语言模型。两者都旨在通过只调整模型的一部分参数来指导模型的…
参数数量:Prompt Tuning 的参数数量通常更少。 适用任务:Prompt Tuning 更适合于分类任务,而 Prefix Tuning 更适合于生成任务。 训练效率:Prompt Tuning 通常有更高的训练效率。 在选择使用哪种方法时,需要考虑任务的具体需求、可用的计算资源以及模型的适应性。 大模型面试题汇总及答案解析,点击下方卡片免费领取~ AI...
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。 核心原理:PLM(预训练...
Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。应用场景:适用于各种需要添加提示信息的NLP任务,如问答系统、对话系统和文本生成等。综上所述,Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
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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。
prompt tuning是简化版prefix tuning。前者只在模型第一层输入之前添加软prompt，后者为每一层都保存一份软prompt。初始化方式稍显神秘，作者发现直接训练参数矩阵敏感于超参数，效果不佳。为解决此问题，引入了一个MLP间接训练参数矩阵P，它通过P'输入给MLP，P'和P在句长维度一致，但在隐藏层维度不同。