指示微调(Prompt-tuning)和Prefix-tuning是两种不同的参数微调技术,它们都是为了在预训练模型上实现对下游任务的有效适应而设计的,特别是针对大型语言模型。两者都旨在通过只调整模型的一部分参数来指导模型的行为,而不是整个模型参数空间,从而降低了微调的成本和资源需求。 指示微调(Prompt-tuning): • 在此方法中,...
下面所讲的P-tuning、prefix tuning、P-tuning v2也主要是在这三个方面略有差别;同样,由于涉及的内容和代码过多,本篇着重讲P-tuning;最后会再对所有方法做一个区分总结。 P-tuning 一、论文 GPT Understands, Too 论文出发点实际就是把传统人工设计模版中的真实token替换成可微的virtual token;该方法将 Prompt ...
Prefix-tuning是Prompt-tuning的一种变体,它通过在输入文本前添加一段可学习的“前缀”来指导模型完成任务。 这个前缀与输入序列一起作为注意力机制的输入,从而影响模型对输入序列的理解和表示。由于前缀是可学习的,它可以在微调过程中根据特定任务进行调整,使得模型能够更好地适应新的领域或任务。 核心原理:PLM(预训练...
总结来说，P-tuning在自动模板构建中展现出优势，关键点包括处理virtual token的方式、涉及微调的参数选择以及适应下游任务的策略。通过对比，读者可以更直观地理解P-tuning与其他类似方法的区别，如prefix tuning和P-tuning v2。想深入了解这些技术的详细实现和更多实践，可参考公众号：瓦力算法学研所，以及...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...
Prefix-Tuning:前缀引导 🌐 Prefix-Tuning是一种针对自注意力机制的微调方法,它通过向输入序列添加一组可训练的前缀向量来引导模型的注意力。这些前缀向量与模型的键和值拼接,形成新的输入表示。其优势在于其灵活性,允许不同的任务使用不同的前缀,且不需要更改原始模型的架构或参数。 P-Tuning:连续提示优化 🎯 ...
- 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-...
Prefix-tuningPrefix-tuning是一种基于预训练语言模型的微调方法,通过在预训练模型的输出层之前添加可学习的前缀模块来调整模型参数。这些前缀模块可以看作是特定任务的指示符,用于指导模型更好地处理相关任务。Prefix-tuning的主要思想是通过更新前缀模块的参数来改变模型的输出分布,使其更符合特定任务的语义信息。这种方法...
参数高效微调技术,如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,为NLP领域提供了节省资源、提高效率的解决方案,尤其在计算资源有限的场景下具有显著优势。通过对预训练模型的特定部分进行微调,这些技术不仅减少了训练时间和成本,还能保持或提升模型的性能,是当前微调策略的重要发展方向。