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...
参考论文:[2104.08691] The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning TL;DR 提示调优是一种通过学习软提示来适配下游任务的方法,冻结预训练模型的参数,仅调整输入提示。 Prompt-Tuning是对Prefix-Tuning的简化:它仅在模型的输入(只在嵌入层)中添加可学习的参数,而不像Prefix-Tuning那样需要在每一层都...
Fig 2. prompt tuning在原有hard-prompt模板之前,拼接了若干个可学习的token,并将其视为soft-prompt。 只需要设置不同的soft prompt就可以适配不同的下游任务了,如Fig 3. 所示,在模型参数量足够大(\ge 10B)的时候,采用prompt tuning的效果足以比肩全参数微调,而且所需参数量只有后者的万分之一,是名副其实的参...
prefix tuning在生成型任务上表现出很强的性能,Hambardzuyan et at 2021在分类任务上进行了简化。 prompt-tuning对语言模型适配进行进一步的简化,在保留原始参数的前提下,允许在增加k个额外token。 有一些有意思的点: prompt tuning扩展性非常好,在更大尺度模型上有超过finetuning的趋势: prompt长度越长,效果越好,但...
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...
原文作者:Kim Martineau (女作者好耶!) 本文来自IBM的一篇科普性质的博客。除了介绍手工设计的硬提示(hard prompt)、AI设计的由向量或数字组成的软提示(soft prompt)以及将软提示注入不同层的前缀微调(prefix-tuning),本文还介绍了prompt-tuning的几个新兴领域,非常有意思。
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...
论文:CPT:Colorful Prompt Tuning for Pre-Training Vision-Language Models 状态:Work in Progress 单位:清华大学、新加坡国立大学 链接:https://arxiv.org/pdf/2109.11797.pdf 提取摘要 预训练的视觉语言模型 (VL-PTMs) 在将自然语言融入图像数据中显示出有前景的能力,促进了各种跨模态任务。
prompt tuning论文:The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning 作者的对比实验如下,随着预训练模型参数的增加,很简单的参数设置也能达到不错效果: · prompt长度,即下面代码中的num_virtual_tokens参数:模型参数达到一定量级时,Prompt 长度为 1 也能达到不错的效果, Prompt 长度...
(NLP) and speech processing fields. These advantages have also revealed prompt tuning as a candidate approach to serving pre-trained LM for multiple tasks in a unified manner. For speech processing, SpeechPrompt shows its high parameter efficiency and competitive performance on a few speech ...