本篇论文可以看成是prefix-tuning的简化版,一方面文中实验证明了使用自动生成的soft prompt方法进行tuning的效果跟model tuning差不多,同时超过了人工设计的prompt。 另一方面,文中对model tuning和prompt tuning做了如下图的对比,prompt tuning可以大幅节省参数量。对于T5的XXL的model来说,全量的model tuning每个下游任务...
借鉴NLP中Prompting的最新进展,我们提出了一种新的简单高效的适应下游视觉任务的Transformer模型的方法(图1(b)),即视觉提示调整(Visual-Prompt Tuning,简称VPT)。我们的方法仅在输入空间中引入少量特定于任务的可学习参数,同时在下游训练期间冻结整个预训练的Transformer主干。在实践中,这些额外的参数简单地添加到每个...
大模型高效微调Prompt Tuning论文解读 原文题目:The Power of Scale for Parameter-Effificient Prompt Tuning,规模的力量:参数高效的提示调整 摘要:在这项工作中,我们探索了“提示调整”(prompt tuning),这是一种简单但有效的机制,用于学习“软提示”(soft prompts),以调节冻结的语言模型,使其执行特定的下游任务。与...
论文解读:Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification 在预训练语言模型上使用与任务相关的prompt进行微调已经成为目前很有前途的方法。先前的研究表明了在小样本场景下采用基于prompt-tuning的效果比传统通过添加分类器的微调更有效。Prompt的核心思想是添加额...
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 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中被广泛使用,其先在 ...
• 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...
PPT: Pre-trained Prompt Tuning for Few-shot Learning 论文链接: https://arxiv.org/abs/2109.04332 3.1 动机 作者做了一些预实验发现在少样本+超大模型情况下,prompt tuning 的表现比 model tuning(fine tuning)的表现差得多,并认为其原因在于 prompt 的初始化。由此,作者为 prompt tuning 设计一些预训练任务...
论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Langauge Understanding, NLU)任务上效果很差。因此本文基...
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2110.07867.pdf 概览 本文对任务低维本征子空间的探索是基于 prompt tuning, 而不是fine-tuning。原因是预训练模型的参数实在是太多了,很难找到这么多参数的低维本征子空间。作者基于之前的工作提出了一个基本的假...
提出了 Prefix-Tuning,一种轻量级 fintune 替代方法,用于对自然语言生成任务进行微调,在使语言模型参数冻结的同时,去优化一个参数量少的 continuous task-specific vector(称为 prefix),用词表中的词初始化较好,并且和类别相关。在大多数任务上比 finetune 好。