让我们从一系列有关快 Parameter-Efficient LLM Finetuning的技术开始。 提示调整(Prompt Tuning) 提示调整的原始概念是指改变输入提示以获得更好的建模结果的技术。例如,假设我们有兴趣将英语句子翻译成德语。我…
Prefix-tuning采用了任务相关的文字进行初始化,而Prompt-tuning发现在NLU任务上用label文本初始化效果更好。不过随着模型尺寸的提升,这种gap也会最终消失。 Prompt长度 从Prompt-tuning的实验可以看到,长度在10-20时的表现已经不错了,同时这个gap也会随着模型尺寸的提升而减小。 总结 要说上次看PET时我对Prompt范式还是...
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。 核心原理:PLM(预训练模型...
首先,让我们了解一下Prefix Tuning。在Prefix Tuning方法中,研究人员通过构造一段与任务相关的虚拟tokens作为Prefix,在Transformer的每一层输入之前添加这些Prefix tokens。这种方法与传统的Full-finetuning不同,因为它只更新部分参数而不是全部参数。这种方法的优点在于能够避免过拟合,并提高微调的效率。接下来是Prompt Tuni...
Prefix-Tuning可以理解是CTRL[1]模型的连续化升级版,为了生成不同领域和话题的文本,CTRL是在预训练阶段在输入文本前加入了control code,例如好评前面加'Reviews Rating:5.0',差评前面加'Reviews Rating:1.0', 政治评论前面加‘Politics Title:’,把语言模型的生成概率,优化成了基于文本主题的条件概率。
PREFIX_TUNING peft_config = PrefixTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "prompt-tuning": peft_type = PeftType.PROMPT_TUNING peft_config = PromptTuningConfig(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = Peft...
解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning,这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微
PEFT高效调参入门探索了参数高效微调技术,旨在通过微调预训练模型的一部分参数来提高性能,减少资源消耗。本文通过全量微调Bloom模型、应用微调技术如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,展示了如何在生成式问答等任务中实现轻量化微调,同时评估了每种方法的优缺点,为资源有限环境下的NLP任务提供了高效解决方案。
在大模型时代,微调是使模型适应特定任务的关键步骤。本文将介绍五种大模型微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并总结它们的优缺点。
Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-tuning,prompt-tuning的主要差异如下, 论文使用100个prefix token作为默认参数,大于以上prefix-tuning默认的10个token,不过差异在于prompt-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而...