其先在Pre-training阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM),然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行微调(Fine-tuning),以获得适应下游任务的模型。
这几类任务基本可以涵盖现有的自然语言处理场景中,而这五类任务在Fine-tuning阶段几乎都涉及在模型头部引入新参数的情况,且都存在小样本场景过拟合的问题,因此Prompt-Tuning的引入非常关键。 第二章:Prompt-Tuning的定义 涉及知识点: 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...
Prompt Tuning和Fine Tuning都是对预训练模型进行微调的方法。 提出Prompt的动机 提出Prompt Tuning的动机是,语言模型(Language Models)越来越大,Fine-tune的成本也越来越高。下图显示了LM的规模变化: 出处:https://people.cs.umass.edu/~miyyer/cs685/slides/prompt_learning.pdf GPT-3-175B没有用到Fine-tune...
iPET旨在先从预训练模型开始,初始化多个不同的模型(图中1步骤),在有标注的少量样本上进行Prompt-Tuning,然后通过多个不同的PVP训练得到多个不同的模型(图中a步骤),每个模型在无标注数据上进行推理打标,并根据置信度筛选(图中b步骤),根据新标注的数据与原始标注数据融合后,再重新进行Prompt-Tuning(图中c步骤),重复...
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监督语料上预先训练一个 预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM) ,然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行 微调(...
Prompt Tuning Fine-tune的策略 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而，随着模型尺寸和任务数量越来越多，微调整个模型的方法会储存每个微调任务的模型副本, 消耗大量的储存空间。尤其是在边缘设备上存储空间和网络速度有限的情况下，共享参数就变得尤为重要。一个比较直接...
通过构建提示学习样本,只需要少量数据的 Prompt Tuning,就可以实现很好的效果,具有较强的零样本/少样本学习能力。 四. 常见的提示学习方法 1. 硬模板方法: 1.1 硬模板-PET(Pattern Exploiting Training) PET 是一种较为经典的提示学习方法,和之前的举例一样,将问题建模成一个完形填空问题,然后优化最终的输出词。
● Side-tuning[4]:训练一个 “side” 网络,然后融合预训练特征和 “side” 网络的特征后输入分类器。 ● Bias:只微调预训练网络的 bias 参数[5][6]。 ● Adapter[7]:通过残差结构,把额外的 MLP 模块插入 Transformer。 近年来,Transformer 模型在 NLP 和 CV 上大放异彩。基于 Transformer 的模型在大量 ...
而 Fine Tuning 需要重新训练整个模型。因此，在没有训练数据的情况下，Prompt Tuning 的性能会更好。
Prompt Tuning 3.1 Fine-tune的策略 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而,随着模型尺寸和任务数量越来越多,微调整个模型的方法会储存每个微调任务的模型副本, 消耗大量的储存空间。尤其是在边缘设备上存储空间和网络速度有限的情况下,共享参数就变得尤为重要。