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...
Prompt Tuning是现在大模型微调方法中的一种常用方法,本文通过解读5篇论文来了解Prompt Tuning方法演进的过程。分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。 1. Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation ...
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...
Fig 4. 对prompt tuning不同设置的探索实验。 采用prompt tuning还有一个好处就是可以让多个下游任务复用同一个LLM模型。在模型微调中,对于每个下游任务都需要维护一套独立的模型,如Fig 5. 左图所示,而在prompt tuning中,则只需要维护一套静态的LLM模型,不同任务通过不同的soft prompt进行区分即可激发LLM的不同下...
本文将深入解读Prompt-Tuning的微调范式,以综述+讨论的形式展开。 第一章:预训练语言模型 涉及知识点: 预训练语言模型想必大家已经不再陌生,以GPT、ELMO和BERT为首的预训练语言模型在近两年内大放异彩。预训练语言模型主要分为单向和双向两种类型: ...
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...
本文的目标是介绍Prompt-Tuning的方法,而Prompt-Tuning的动机则是进一步拉近微调与预训练阶段的任务目标,因此本部分则以常用的BERT为主,简单介绍Pre-training的经典方法,更加详细的解读,可参考:【预训练语言模型】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT)[2]。
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。
PET详细地设计了Prompt-Tuning的重要组件——Pattern-Verbalizer-Pair(PVP),并描述了Prompt-tuning如何实现Few-shot/Zero-shot Learning,如何应用在全监督和半监督场景(iPET)。PET的详细讲解可参考PET的论文解读 PET设计了两个很重要的组件: Pattern(Template):记作 T ,即上文提到的Template,其为额外添加的...