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...
为了解决这些问题,研究者们提出了许多高效的大模型微调技术,其中Prompt Tuning是一种备受关注的方法。一、Prompt Tuning简介Prompt Tuning是一种基于模板的微调方法,通过为模型提供预设的输入模板和对应的标签,引导模型学习特定的任务。与传统的微调方法相比,Prompt Tuning具有更低的计算成本和更高的灵活性。在实践中,我们...
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 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。 一个比较直接的...
”在指令上进行微调：在指令上进行微调，以适应特定任务的需求，提高模型在任务上的性能。这样的方式训练了出来的模型可以让模型更好地识别输入的意图，同时也在zero-shot中表现更好！而Instruction-tuning的主要思想就是在输入阶段对指令做调整以其适合更好地模型输出！（本文最后一段是一个GPT-4给出的使用Instruction...
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。
Prompt-Tuning是NLP领域的新兴技术,旨在减少预训练模型Fine-Tuning的需要。它通过构造提示(Prompt)使预训练模型能适应各种任务,降低了语义偏差和过拟合风险。Prompt作为任务的“提示词”,可以是人工定义、自动搜索或生成的模板,与预训练的MLM头结合使用,只需少量甚至