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...
分别是Prefix-Tuning、P-Tuning v1、Parameter-Efficient Prompt Tuning、P-Tuning v2。 1. Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation Finetuning之前是使用大模型进行下游任务重训的方法,但由于大模型参数量过大,Finetuning需要大量的数据,以及更多的算力去更新学习参数,不够实用。在2021年提出的prefix...
Prompt Tuning是一种基于预训练模型的方法,通过在输入数据中添加任务相关的提示(prompt),使模型能够更好地适应特定任务。与传统的微调方法相比,Prompt Tuning不需对预训练模型进行任何修改,只需要在输入数据中加入与任务相关的提示信息。这种方法既保留了预训练模型的优势,又能够提高模型在特定任务上的性能。二、实现方法...
在Prompt Tuning之前,Finetuning是常用的微调方法。Finetuning是通过使用大模型进行下游任务重训的方法,但由于大模型参数量过大,Finetuning需要大量的数据和更多的算力去更新学习参数,不够实用。在Prompt思想的启发下,Prefix-Tuning提出了给每一个input输入增加一个连续的任务相关的embedding向量来进行训练。这里的连续是相对...
Prompt Tuning的核心思想是通过在输入数据中添加与任务相关的提示(Prompt),使模型能够更好地适应特定任务。这些提示可以是自然语言文本、图像或其他形式的信息,旨在引导模型生成所需输出。与传统的微调方法相比,Prompt Tuning不需要对预训练模型进行任何修改,只需要在输入数据中加入这些提示信息,从而大大降低了微调的复杂性...
Prompt-tuning 提示学习的本质以及与其他学习方法的对比 参考文献 参考资料 前言 Self-Attention 和 Transformer 自从问世就成为了自然语言处理领域的新星。得益于全局的注意力机制和并行化的训练,基于 Transformer 的自然语言模型能够方便的编码长距离依赖关系,同时在大规模自然语言数据集上并行训练成为可能。但由于自然语言...
一、Propmt tuning 1. peft库中的tuning 1>之前提到过可以借助peft库(Parameter-Efficient Fine-Tuning)进行微调,支持如下tuning: Adapter Tuning(固定原预训练模型的参数 只对新增的adapter进行微调) Prefix Tuning(在输入token前构造一段任务相关的virtual tokens作为prefix,训练时只更新Prefix部分的参数,而Tran...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
只使用不到1%的模型参数 大家一贯使用的全面微调(full fine-tuning),需要为每个下游任务存储和部署单独的主干参数副本,成本太高,尤其是现在基于Transformer的模型越来越大,已经超过CNN架构。 所谓Prompt,最初指的是在输入文本中预编语言指令,以便预培训的语言模型后续可以直接理解各种下游任务。
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 GPT-3 使用的离散文本提示不同,软提示是通过反向传播学习得到的,并且可以调整以纳入任意数量的标记示例信号。我们的端到端学习方法在性能上...