参考答案Prompt Tuning 和 Prefix Tuning 都是在自然语言处理任务中对预训练模型进行微调的方法,但它们在实现细节和应用场景上有所不同。以下是它们之间的主要区别: 1)Prompt Tuning核心思想: Prompt Tuning …
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行为,而不是整个模型参数空间,从而降低了微调的成本和资源需求。 指示微调(Prompt-tuning): • 在此方法中,...
效果上在Table2Text任务上,只有0.1%参数量级的prompt tuning效果要优于微调, 摘要任务上,prompt的效果要略差于微调。 Prompt-tuning Paper: 2021.4 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning prompt:Continus Prefix Prompt Github:https://github.com/google-research/prompt-tuningTask: SuperGLUE NL...
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...
Prefix-tuning的主要思想是通过更新前缀模块的参数来改变模型的输出分布,使其更符合特定任务的语义信息。这种方法可以有效地提高模型在自然语言处理任务上的性能,同时避免了微调整个模型时的过拟合问题。 P-tuningP-tuning是一种基于预训练模型的微调方法,通过在预训练模型的最后一层添加可学习的参数来调整模型参数。这些...
Prefix-tuning Prefix-tuning方法通过微调预训练模型的特定部分(称为“前缀”)以适应特定任务。这种方法只微调前缀,而不是整个模型,从而减少了计算成本和过拟合的风险。Prefix-tuning的性能通常优于传统的微调方法,但不及完整的模型微调。 P-tuning P-tuning是一种改进的微调方法,通过引入一个参数化转换矩阵来调整预训...
参数高效微调技术,如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,为NLP领域提供了节省资源、提高效率的解决方案,尤其在计算资源有限的场景下具有显著优势。通过对预训练模型的特定部分进行微调,这些技术不仅减少了训练时间和成本,还能保持或提升模型的性能,是当前微调策略的重要发展方向。
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。- P-...
参数高效微调PEFT(一)快速入门BitFit、Prompt Tuning、Prefix Tuning - peft指南 引言 随着预训练语言模型的普及,如何在减少资源消耗的同时有效提升模型在特定任务上的表现成为了当前研究的焦点。参数高效微调技术(PEFT)应运而生,尤其是针对大规模模型的微调。本文将详细介绍PEFT的几种方法:全量微调、BitFit、Prompt Tun...
3. Prompt Tuning: Prompt Tuning是Prefix Tuning的简化版，针对NLU任务，尤其在大模型上接近甚至超越了全量微调。它通过定义和学习任务特定的prompt，只调整输入层，具有更小的微调参数量级。在SuperGLUE任务中，随着模型规模增大，Prompt Tuning效果显著提升。这些技术展示了在大模型时代，如何通过巧妙调整少量...