总之,Prompt Tuning作为一种新型的微调方法,在NLP领域中具有广泛的应用前景和重要的研究价值。随着技术的不断进步和研究的深入开展,我们相信Prompt Tuning将会在未来的NLP领域中发挥更加重要的作用。同时,也期待更多的研究者加入到Prompt Tuning的研究中来,共同推动NLP技术的发展和应用。相关文章推荐 文心一言接入指南:通过...
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) [2] 。 (1)Mas...
Fine-Tuning属于一种迁移学习方式,在自然语言处理(NLP)中,Fine-Tuning是用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-Tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型,然后在小规模的任务特定文本上继续训练它. 经典的Fine-Tuning方法包括将预训练模型与少量特定任务数据一起继续训练。在这个过程...
代码:https://github.com/THUDM/2.2 软模板- Prefix tuningP-tuning 更新 prompt token embedding 的方法,能够优化的参数较少。Prefix tuning 希望能够优化更多的参数,提升效果,但是又不带来过大的负担。虽然prefix tuning是在生成任务上被提出来的,但是它对soft prompt后续发展有着启发性的影响。 优化每一层的 P...
Prompt-tuning 提示学习的本质以及与其他学习方法的对比 参考文献 参考资料 前言 Self-Attention 和 Transformer 自从问世就成为了自然语言处理领域的新星。得益于全局的注意力机制和并行化的训练,基于 Transformer 的自然语言模型能够方便的编码长距离依赖关系,同时在大规模自然语言数据集上并行训练成为可能。但由于自然语言...
近两年来,随之Prompt-Tuning技术的发展,有诸多工作发现,对于超过10亿参数量的模型来说,Prompt-Tuning所带来的增益远远高于标准的Fine-tuning,小样本甚至是零样本的性能也能够极大地被激发出来,得益于这些模型的 参数量足够大 ,训练过程中使用了 足够多的语料 ,同时
今年四月份,谷歌提出Prompt-tuning[3],其为每个任务分配一个可训练的soft prompt并保持预训练模型的参数不变,发现在使用较大的预训练模型时,Prompt-tuning可以媲美微调整个预训练模型(Model-tuning)的性能。虽然Prompt-tuning非常有效,其仍然面临如下三个问题:...
1.近代自然语言处理技术发展的“第四范式” - CMU 博士后研究员刘鹏飞 https://zhuanlan.zhihu.com/p/395115779 2.Pretrain,Prompt,Predict——NLP新范式 http://pretrain.nlpedia.ai/ 3.Prompt-Tuning——深度解读一种全新的微调范式 https://wjn1996.blog.csdn.net/article/details/120607050?spm=1001.2014.30...
Prefix Tuning. Prefix Tuning最开始由Li等人提出,是一种在输入前添加一串连续的向量的方法,该方法保持PLM的参数不动,仅训练合适的前缀(prefix)。它的形式化定义是,在给定一个可训练的前缀矩阵和一个固定的参数化为的PLM的对数似然目标上进行优化。 其中 ...