Prompt tuning就是为了解决这个问题而被提出的方法。 ### 2. **原理:** ### 2.1 **Prompt的影响:** - Prompt是用户与模型交互的关键。一个好的提示可以引导模型产生更精准、有针对性的结果,而一个不好的提示可能导致输出不准确或模糊。 ### 2.2 **微调的目的:** - Prompt tuning的目的是通过微调模型...
Prompt-Tuning,又称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。其核心思想在于,通过向预训练模型输入中添加特定任务相关的提示(Prompt),来引导模型生成更符合任务需求的输出。这种方法巧妙地绕过了传统Fine-tuning中需要重新训练整个模型、更新其权重的繁琐过程,实现了高效且低成本的模型适配。 二、Pro...
Prompt-tuning的的基本概念其实就是通过改变不同任务的输入提示，以获取更好的模型输出。从prompt构建的离...
类`PtuningEmbedding`中,变量经过`stop_gradient`算子后,在反向传播的时候梯度为0,但是前向传播不变,因此在上述代码中,前向传播的结果不会有变化,但是反向传播求梯度的时候,梯度不为0的token由`mask`变量控制,其余token的梯度都为零。 完整实现代码及相关数据集可以直接去苏神的github下载: GitHub - bojone/P-tun...
一、原理 Prompt Tuning的原理非常简单,它的核心思想是在GPT-2的输入文本前加入一个固定的前缀(即Prompt),使得模型可以自动学习如何生成与该前缀相关的文本。这个前缀通常包括两部分:任务描述和示例数据。任务描述告诉模型需要完成什么任务,而示例数据则用来让模型学习如何完成任务。一旦模型被训练完成,它就可以针对给定的...
Prompt Tuning:研究人员开发了Prompt Tuning技术,通过调整提示词的参数来优化模型的输出。这种方法在提高模型性能方面表现出色,成为Prompt Engineering的重要手段之一。 自动化工具:为了简化Prompt Engineering的过程,出现了许多自动化工具和框架,帮助开发者快速生成和测试提示词。
我们依然以二分类的情感分析作为例子,描述Prompt-tuning的工作原理。给定一个句子: [CLS] I like the Disney films very much. [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...
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...
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Pre-training阶段通过一个模型在大规模无...