简介:Prompt-Tuning,也被称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。它旨在解决传统Fine-tuning的两个痛点问题:降低语义差异和复用预训练目标。本文将深入探讨Prompt-Tuning的工作原理,应用场景和优势,并为你提供实践建议。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费...
Prefix Tuning:调整模型每一层的前缀激活,需要更多的任务特定参数。 WARP:仅调整输入和输出层,但需要修改模型的结构。 提示调优的优势:仅调整输入层的软提示,无需修改模型结构,参数效率更高,性能更优。 三、提示调优的优势与应用 1. 对域迁移的鲁棒性 实验发现:在从一个领域迁移到另一个领域的过程中,提示调优比...
Prompt-Tuning:深度解读一种新的微调范式 笔记开始: NLP的学习范式 发展趋势:精度更高, 人工参与减少, 少监督甚至无监督 第一范式: 基于传统机器学习模型的范式,如tf-idf特征+朴素贝叶斯等机器算法 第二范式:基于深度学习模型的范式, 如word2vec 特征 + LSTM等深度学习算法,相比于第一范式,模型准确有所提高,特征...
Prompt tuning是一种通过对预训练语言模型进行微调,以适应特定任务的方法。与传统的从头开始训练模型的方法相比,Prompt tuning能够利用预训练模型的强大能力,更快地适应新任务,并且能够解决一些传统方法难以处理的问题。 一、什么是Prompt tuning? Prompt tuning是一种微调预训练语言模型的方法,它通过在模型的输入中添加特...
Prompt Tuning是一种基于预训练模型进行微调的方法,其基本思想是在预训练模型的输出层添加一个可学习的Prompt,以调整模型的输出。在微调过程中,通过对Prompt进行训练,可以实现对预训练模型的微调。与传统的微调方法相比,Prompt Tuning具有更高的效率和更好的性能。
这是一次关于将prompt tuning应用到生成式多模态预训练模型的尝试。 最近两个月,@避暑山庄梁朝伟 带着我和若干同学做的一次关于prompt tuning的尝试,将prompt tuning应用到生成式多模态预训练模型当中,具体就是实现在此前我们提出的OFA上。昨天刚正式公开了paper和github代码,欢迎查看了解更多细节。代码这版本还比较糙...
2021 年,正在武汉大学读研究生的云中江树,在一篇论文中看到了 "Prompt tuning" 这个概念,顿时眼前一亮。 " 当时很多 AI 应用都是通过微调完成的。先预训练,然后用数据集微调模型的输出层,实际微调多少层,多少参数等等都是可以变化的,甚至可以全参微调。微调有很多好处,缺点也很明显,依赖高质量标注数据,需要调试训...
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。
13、NLPer福利!清华推出Prompt-tuning开源工具包,取代传统的微调fine-tuning --- 14、一文跟进Prompt在多模态领域的最新应用 --- 15、总结|Prompt在NER场景的应用 --- 16、NLP的“第四范式”之prompt learning总结 --- 17、清华大学开源PromptPapers ---...