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…
参数数量:Prompt Tuning 的参数数量通常更少。 适用任务:Prompt Tuning 更适合于分类任务,而 Prefix Tuning 更适合于生成任务。 训练效率:Prompt Tuning 通常有更高的训练效率。 在选择使用哪种方法时,需要考虑任务的具体需求、可用的计算资源以及模型的适应性。 大模型面试题汇总及答案解析,点击下方卡片免费领取~ AI...
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...
Prompt Tuning是一种基于Transformer模型的提示学习技术。它通过在模型输入中添加特定的提示信息,使模型能够更好地理解和生成所需的任务答案。Prompt Tuning的优点在于简单易行且效果好,能够快速适应不同的任务和数据集。然而,Prompt Tuning也存在一定的缺点,例如提示的设计需要手动调整且提示的质量会对微调效果产生影响。...
· 各类大模型的区别 · [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: · DeepSeek 全面指南,95% 的人都不知道的9个技巧(建议收藏) · 自定义Ollama安装路径 · 本地部署DeepSeek · 快速入门 DeepSeek-R1 大模型 · DeepSeekV3+Roo Code,智能...
解析大模型常用微调方法:P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务 人工智能 语言模型 AI大模型 ai agi 探索Prompt-Tuning的奥秘 在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)方面,Prompt-tuning正逐渐...
对比分析:总结全量微调、BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning的优缺点。 实践建议:基于不同的资源(计算能力、存储空间)和任务需求,推荐使用合适的参数高效微调方法。 案例总结:通过具体案例分析,展示每种方法在实际应用中的效果和效率。 结语 参数高效微调技术,如BitFit、Prompt Tuning和Prefix Tuning,为NLP领域提供了...
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。
prompt tuning是简化版prefix tuning。前者只在模型第一层输入之前添加软prompt，后者为每一层都保存一份软prompt。初始化方式稍显神秘，作者发现直接训练参数矩阵敏感于超参数，效果不佳。为解决此问题，引入了一个MLP间接训练参数矩阵P，它通过P'输入给MLP，P'和P在句长维度一致，但在隐藏层维度不同。
Prefix Tuning概述 Prefix Tuning通过在模型输入前添加可训练的前缀,优化了语言模型在特定任务上的表现。这种方式在赋予模型更强的上下文敏感性同时,保持了参数量较低,易于在连续可微的上下文中进行优化。 实现方式: # 在输入序列前添加可训练前缀 def add_prefix(example): prefix = "You are a helpful assistant....