缺点:小样本场景学习表现不行;收敛速度慢;调参复杂 2022年,清华大学在论文"GPT Understands, Too"中提出微调方法P-Tuning V1,主要是为了解决大模型的prompt构造方式严重影响下游任务结果的问题。P-Tuning提出将Prompt转换为可以学习的embedding层,只是考虑到embedding参数进行优化。 P-tuning V1直接对embedding层进行优化...
第二章:Prompt-Tuning的定义 涉及知识点: - Template与Verbalizer的定义; 那么什么是Prompt呢?在了解预训练语言模型的基础,以及预训练语言模型在Pre-training和Fine-tuning之后,我们已经可以预想到Prompt的目的是将Fine-tuning的下游任务目标转换为Pre-training的任务。那么具体如何工作呢? 我们依然以二分类的情感分析作...
微调有很多好处,缺点也很明显,依赖高质量标注数据,需要调试训练超参数,常常训练失败,甚至性能不如预训练模型。 这时候 prompt tuning 出现了,不用训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。 提示词的编写还是处于手工业阶段,依赖人去完成。想象一下未来 AGI 实现,agents...
微调有很多好处,缺点也很明显,依赖高质量标注数据,需要调试训练超参数,常常训练失败,甚至性能不如预训练模型。而 Prompt tuning 不需要训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。" 之后,云中江树便开始自学 Prompt tuning,逐渐接触到了变量、模板、结构化等概念。 2022 ...
缺点: 在小样本学习场景上表现不太行 收敛速度比较慢 调参比较复杂 5.4.3 P-tuning(NLU任务) P-tuning的详细内容请参考论文解读:GPT Understands, Too。 P-tuning是另一个具有代表性的连续提示方法,主要针对的是NLU任务,方法图如下所示(图中的Pi等价于上文的vi,表示伪标记), 谷歌于2021年发表。
Promptless Fine-tuning:pre-train and fine-tune strategy 问题是容易过拟合或不鲁棒,容易灾难性遗忘 Tuning-free Prompting 可以用answered prompts增强输入:in-context learning Fixed-LM Prompt Tuning:缺点略 Fixed-prompt LM Tuning 具体细节略 null prompt ...
但是,fine-tuning的缺点是需要较大的训练数据和较长的训练时间,需要一定的技术和资源支持。 因此,选择prompt方式还是fine-tuning方式,取决于具体的应用场景和任务需求。如果需要快速实现特定任务的文本生成,可以选择prompt方式;如果需要更高的生成效果和准确率,可以选择fine-tuning方式,并根据具体任务和数据进行微调。
升级Instruction Tuning:Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct2023-03-266.解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning2023-03-107.解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF2023-02-248.解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt...
P-tuning V2:每一层都加入可训练的prompts,只对Prompt部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。 ▐LoRA Low-rank Adaption of LLM,利用低秩适配(low-rank adaptation)的方法,可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。在计算资源受限的情况下的弥补方案。
⼆、什么是Prompt Prompt刚刚出现的时候，还没有被叫做Prompt，是研究者们为了下游任务设计出来的⼀种输⼊形式或模板，它能够帮助PLM“回忆”起⾃⼰在预训练时“学习”到的东西，因此后来慢慢地被叫做Prompt了。对于输⼊的⽂本，有函数，将转化成prompt的形式就应该是 'I love this movie. Overall it ...