这里需要指定前缀num_virtual_tokens的长度,因为prefix tuning跟p-tuning的思想类似,只不过初始化prompt添加的位置不一样。prefix tuning初始化长度添加的位置是在Transformer上面。 def use_prefix_tuning(model): from peft import PrefixTuningConfig, get_peft_model, TaskType config = PrefixTuningConfig(task_type=...
P-tuning的效果很好,之前的Prompt模型都是主打小样本效果,而P-tuning终于在整个数据集上超越了精调的效果: Prompt-tuning Prompt-tuning就更加有信服力一些,纯凭Prompt撬动了大模型。 Prompt-tuning给每个任务定义了自己的Prompt,拼接到数据上作为输入,同时freeze预训练模型进行训练,在没有加额外层的情况下,可以看到随...
P-Tuning的优点在于能够有效地优化模型参数,从而提高模型的准确率和鲁棒性。然而,P-Tuning也存在一定的缺点,例如它需要较大的计算资源和较长的时间来进行参数优化。应用场景:适用于对模型性能要求较高的任务,如机器翻译和对话系统等。四、Prompt TuningPrompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模...
Prefix Tuning和P-Tuning有什么区别? Prompt Tuning适用于哪些类型的模型? Part1前言 随着大语言模型的流行,如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能,正好hugging face开源了一个PEFT库,让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分...
P-tuning和Prompt-tuning是两种基于提示的微调方法。P-tuning方法通过向模型输入提示信息来指导模型进行预测,而Prompt-tuning方法则通过在输入数据中嵌入提示信息来调整模型的行为。这两种方法都利用了模型对提示信息的敏感性,通过修改提示信息来改变模型的行为,从而实现微调。
P-tuning是prompt tuning的一种改进，软prompt可训练，但通过prompt encoder间接训练，以学习prompt token之间的关系。此外，prompt可以插入输入的任意位置。简单实现涉及定义软prompt、选择初始化策略、控制虚拟token数量，并设计适合任务的训练目标。在训练后，保存特定的软prompt以供未来任务使用，从而提高生成...
LoRA通过引入额外的线性层来减少对初始模型的过度依赖和过拟合问题;Adapter具有较低的计算成本和较好的性能,适用于小数据集;Prefix-tuning只微调预训练模型的前缀,减少了计算成本和过拟合的风险;P-tuning通过引入参数化转换矩阵来调整预训练模型的权重,减少了过度依赖;Prompt-tuning利用prompting技术修改预训练模型的输入,...
- Prefix Tuning为模型添加可训练的、任务特定的前缀，为不同任务保存不同的前缀，减少微调成本并节省存储空间。- Prompt Tuning在输入数据中添加可学习的嵌入向量作为提示，引导模型生成特定类型输出，节省微调资源。- P-Tuning使用一个可训练的LSTM模型动态生成虚拟标记嵌入，提供高灵活性和适应性。- P-...
· [本科项目实训] P-tuning v2技术介绍, Prompt设计与尝试 · Prefix Tuning代码探索 阅读排行: · 如何给本地部署的DeepSeek投喂数据,让他更懂你 · 超详细,DeepSeek 接入PyCharm实现AI编程!(支持本地部署DeepSeek及官方Dee · 用DeepSeek 给对象做个网站,她一定感动坏了 · .NET 8.0 + Linux ...
目录 收起 原理 prompt tuning prefix tuning P-tuning 简单的实现 原理 prompt tuning prompt-learning范式里,只需要提供一个描述和一定示例,再加上真正需要处理的内容,就可以引导模型在完全冻结参数的情况下,以类似通才模型的感觉给出一个输出。这套的问题就是,需要人为设计prompt,而且效果也不如在下游任务上...