Prompt Tuning 的核心是为任务生成一组可学习的 连续提示向量。这些提示向量将与输入文本拼接,作为模型的输入。 import torch from torch.nn import Parameter # 定义 Prompt 参数(连续可学习的嵌入向量) prompt_length = 10 # Prompt 的长度(比如 10 个 token) embedding_dim = model.config.n_embd # 嵌入维度...
Prompt tuning就是为了解决这个问题而被提出的方法。 ### 2. **原理:** ### 2.1 **Prompt的影响:** - Prompt是用户与模型交互的关键。一个好的提示可以引导模型产生更精准、有针对性的结果,而一个不好的提示可能导致输出不准确或模糊。 ### 2.2 **微调的目的:** - Prompt tuning的目的是通过微调模型...
我们依然以二分类的情感分析作为例子,描述Prompt-tuning的工作原理。给定一个句子[CLS] I like the Disney films very much. [SEP] 传统的Fine-tuning方法是将其通过BERT的Transformer获得 [CLS]表征之后再喂入新增加的MLP分类器进行二分类,预测该句子是积极的(positive)还是消极的(negative),因此需要一定量的训练数...
prompt tuning v2 实现原理 深度提示优化。 1. 多层都加提示词:以前的Prompt Tuning和P-Tuning这些方法,只是在Transformer模型的第一层输入的那些信息里插入连续的提示信息。但Prompt Tuning v2不一样,它在Transformer模型的每一层输入里都加入了提示词。这么做有两个好处,第一就是它有了更多可以调整和学习的参数,...
核心原理:PLM(预训练模型)不变,W(模型的权重)不变,X(模型输入)改变。 2、如何进行Prompt-tuning? 小模型适配下游任务 设计任务相关提示模板,并微调提示嵌入以引导预训练模型适应特定任务。仅需微调少量提示嵌入(Prompt Embeddings),而非整个模型参数。
简介:随着深度学习的快速发展,NLP领域的预训练模型成为研究的热点。Prompt-Tuning作为一种新的微调范式,通过设计Template和Verbalizer,解决了传统微调方式中的语义差异问题。本文将深入解读Prompt-Tuning的原理、应用及其优势,为读者提供可操作的建议和解决问题的方法。
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一、Prefix TuningPrefix Tuning是一种针对Transformer模型进行微调的方法,它通过在模型输入中添加特定前缀,使模型在训练过程中关注这些前缀的信息。这种方法的优点在于简单易行,适用于各种不同的任务和数据集。然而,Prefix Tuning的缺点是前缀的设计需要手动调整,且前缀的数量和长度会对微调效果产生影响。应用场景:适用于...