基于这些限制,P-tuning V2 利用prefix-tuning 中多层prompts作为相对P-tuning的主要改进 如上图b部分。将Prompts作为prefix-tokens独立加入在不同的网络层,一方面 P-tuning V2有更多的可调节的参数增加模型的capacity,另一方面prompts加入更深的层级有助于更直接和显著的影响输出预测 3.3 Optimization and Implementation ...
对于p-tuning v2 prompt的长度有很重要的作用,作者通过试验发现针对不同的任务,需要的prompt长度不同。并且通常任务越长prompt长度越长。 Multi-task Learning 使用多任务能对p-tuning v2有进一步的优化,这个应该是在针对某一个特定任务微调前使用多任务先预训练一下得到一组比较好的初始化参数。 下图是几种高效微调...
因此本文基于P-tuning和Prefix-tuning,拓展提出p-tuning的V2版本模型——P-tuning V2,并引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning。 简要信息: 核心要点: 在原始P-tuning基础上,提出deep prompt tuning,对pseudo token采用更深的表征,该方法可以视为Prefix-tuning的拓展版本(Prefix-tuning本身用于生成任务,作者将...
尽管P-Tuning v2在技术创新方面相对有限,但它为一个新颖的发现做出了贡献,即P-Tuning可以在各种规模(从330M到10B个参数规模)和任务上与Fine-tuning相媲美。凭借高准确性和参数效率,P-Tuning v2可以成为Fine-tuning的潜在替代方案,并为未来的研究提供一个强有力的基准。 *文章精华摘要到此结束,感谢同学们的认真阅...
prompt-tuningv1当模型尺寸较小时,尤其是小于100亿个参数时,它仍然表现不佳。 P-tuning v2 是优化版本 of prefix-tuning,起源于使用deep prompt tuning, 在预训练模型的每一层使用 continuous prompts ,Deep prompt tuning 增加了continuous prompts的容量也缩小了在各种设置中进行微调的差距,尤其是对于小型模型和复杂...
面向预训练语言模型的Prompt-Tuning技术发展历程 Prompt-Tuning自从GPT-3被提出以来,从传统的离散、连续的Prompt的构建、走向面向超大规模模型的In-Context Learning、Instruction-tuning和Chain-of-Thought。 自从GPT、EMLO、BERT的相继提出,以 Pre-training + Fine-tuning ...
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
• Prefix-Tuning• Prompt-Tuning• P-Tuning• P-Tuning-v2 CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其...
tuning的核心（Liu等人，2021），论文发现在全数据环境中没有必要，并且与序列标记不兼容。P-tuning v2...
因此,大名鼎鼎的PET模型问世,PET(Pattern-Exploiting Training)出自《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference》(EACL2021)[4],根据论文题目则可以猜出,Prompt-Tuning启发于文本分类任务,并且试图将所有的分类任务转换为与MLM一致的完形填空。 PET详细地设计了Prompt-Tu...