Prompt Tuning 是预训练时代微调的新范式,其核心思想是通过人工给预训练模型提示,将知识从预训练模型中引导出来。典型算法如 PET(基于人工模板释放预训练模型潜力),它利用先验知识人工定义模板,将目标分类任务转化为完形填空,然后微调 MLM 任务参数。例如在情感分析任务中,构造模板 “这是一条 (MASK) 评论”,将其与原始文本拼接输入预训练模型,让模
● Side-tuning[4]：训练一个 “side” 网络，然后融合预训练特征和 “side” 网络的特征后输入分类...
Prompt 并不改变模型的参数,而是通过提供明确指引,让模型从其广泛的知识库中选择正确的任务模式。 • Prompt Tuning:一种比较新的方法是 “Prompt Tuning”,其中 prompt 本身被视为一种优化变量。通过细微调整 prompt,可以大幅改善模型在特定任务中的表现。这表明,prompt 在引导模型进入正确的任务模式上起到了重要作...
这时候 prompt tuning 出现了,不用训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。 提示词的编写还是处于手工业阶段,依赖人去完成。想象一下未来 AGI 实现,agents 遍地的时候。我们必然要以工业的方式量产 agents,这也就意味着写 prompts 这件事情需要由手工业,变成现代的...
prompt tuning prefix-tuning例子 【Prompt:调整前缀的例子】 调整前缀是自然语言处理中的一个重要任务,它涉及将一个句子中的前缀部分更改为特定前缀。这个任务可以应用于许多领域,例如机器翻译、文本摘要和对话生成。在本文中,我们将介绍调整前缀的基本概念和方法,并提供一个例子来说明它的应用。 一、调整前缀的基本...
在P-Tuning中，我们使用中文BERT作为基础模型，选择vocab.txt中的[unused]token作为构建prompt模板的元素。[unused]是BERT词汇表中预留的未使用标记，组合时不会对语义产生较大影响。构建的prompt pattern如下：完成prompt模板构建后，我们需要在句子中添加mask label。我们设定label长度为2（'水果'、'电脑'...
升级Instruction Tuning:Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct2023-03-266.解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning2023-03-107.解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF2023-02-248.解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt...
尽管微调(fine-tuning)可以产生最佳模型(optimal models),但在部署模型之前,还需要进一步使用RHLF进行调整。此外,Anthropic最近进行的一项研究表明[[9]](#),提示方法(prompting methods)可以帮助使用RLHF训练的LLMs产生更少有害内容。 微调预训练模型比提示工程,或从头开始训练模型更有优势 ...
指令微调 GPT4-for-LLM 中文+英文+对比指令 https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM 指令微调 GPTTeacher更多样的通用指令,角色扮演和代码指令 https://github.com/teknium1/GPTeacher/tree/main 指令微调 中文翻译Alpaca还有一些其他指令数据集 https://github.com/hikariming/alpaca_chinese...