论文链接:[2203.12119] Visual Prompt Tuning 出版日期:2022年 一、研究动机 VPT出现之前,常见的模型适应方法包括全面微调(full fine-tuning),即更新所有的骨干参数,以及部分参数微调的方法,比如仅微调分类头(classifier head)或偏置项(bias term)等。这些方法虽然可以减少需要微调的参数量,但通常最终精度会低于全面微调...
图2:Model Tuning需要为每个下游任务制作整个预训练模型的特定任务副本,并且推理必须在单独的批次中执行。相比之下,P-Tuning只需要为每个任务存储一个小的任务特定提示,并且可以使用原始预训练模型进行混合任务推理。 论文第2-3节的详细实验证明了语言模型的容量是这些方法成功的关键。如图1所示,随着模型规模的增大,提示...
大模型高效微调Prompt Tuning论文解读 原文题目:The Power of Scale for Parameter-Effificient Prompt Tuning,规模的力量:参数高效的提示调整 摘要:在这项工作中,我们探索了“提示调整”(prompt tuning),这是一种简单但有效的机制,用于学习“软提示”(soft prompts),以调节冻结的语言模型,使其执行特定的下游任务。与...
论文解读:Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification 在预训练语言模型上使用与任务相关的prompt进行微调已经成为目前很有前途的方法。先前的研究表明了在小样本场景下采用基于prompt-tuning的效果比传统通过添加分类器的微调更有效。Prompt的核心思想是添加额...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf Prompt-Tuning可以认为是Prefix Tuning的一个简化。主要使用T5模型做实验。 光使用prompt进行few/one/zero-shot学习,效果远远不如tuning。而prompt的自动化设计也有尝试,例如Shin et al(2020)通过下游应用训练数据,用搜索方法找出离散的词空间。
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基...
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 ...
第一个实验是:基于 prompt 的 finetuning (有 prompt, 进行 finetuning)▲基于 prompt 的 finetuning实验结论:1.为每个任务手工设计一套 prompt 效果仍然是最好的, 但是太费时费力了。2.null prompts 比 prompt tuning (fine-tune时对模板部分进行梯度优化)表现要好一点。
PPT: Pre-trained Prompt Tuning for Few-shot Learning 论文链接: https://arxiv.org/abs/2109.04332 3.1 动机 作者做了一些预实验发现在少样本+超大模型情况下,prompt tuning 的表现比 model tuning(fine tuning)的表现差得多,并认为其原因在于 prompt 的初始化。由此,作者为 prompt tuning 设计一些预训练任务...
论文名称：Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 文献链接：https://arxiv.org/abs/2109.13532 01 前言 1.论文的相关背景 Prompt Learning通过设计一组合适的prompt将下游任务的输入输出形式重构成预训练任务中的形式，充分利用预训练阶段学习的信息，减少训练模型对大规模标注数据集的需求。例如对于用户评论...