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 …
总结来说,尽管两者都在探索如何通过有限参数调整来引导大型预训练模型执行不同任务,但它们的具体操作位置和方式有所不同:Prompt-tuning主要关注于输入序列的修改,而Prefix-tuning则是对模型内部自回归过程的初始化状态进行调整。发布于 2024-02-20 09:48・IP 属地北京 ...
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...
使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射 深度学习 机器学习 人工智能 python 自然语言处理 Prefix-Tuning...
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peft代码解读:Prefix Tuning、LoRA、P-Tuning、Prompt Tuning 随着科技的发展,软件和硬件的性能不断提升,编码技术也日益重要。Peft代码解读是一种用于优化编码技术的工具,它可以帮助我们更好地理解和改进编码过程,提高程序性能。在本文中,我们将重点介绍Peft代码解读中的Prefix tuning、LoRA、P-Tuning和Prompt Tuning等关...
对比Prefix-Tunning,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-Tunning只对输入层(Embedding)进行微调,而Prefix是对虚拟Token对应的上游layer全部进行微调。因此Prompt-Tunning的微调参数量级要更小,且不需要修改原始模型结构,这是“简化...