Prompt Tuning 是一种高效微调技术,属于 参数高效微调(PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning) 的范畴。其核心思想是通过为任务添加 可学习的提示(prompt),让预训练模型更好地理解任… 意识漫游 多模态中的prompt范式(二)——CoOp multimodal侠 CLIP微调方式:Prompt Engineering 与 Adapter 欲壑难填发表于Multi...打...
为了解决这些问题,Prompt-Tuning作为一种新的微调范式应运而生。首先,让我们来了解一下什么是Prompt-Tuning。简单来说,Prompt-Tuning就是通过在预训练模型中插入任务特定的指令(Prompt),来引导模型完成特定任务。这种方法的动机在于减少预训练和微调之间的语义差异,使模型更好地适应下游任务。在具体实现上,Prompt-Tuning...
至此,以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,Prompt-T...
Prompt-Tuning:深度解读一种全新的微调范式, LLM、 AIGC、基于LLM构建领域应用 (0)踩踩(0) 所需:1积分 SdCardFailureException.md 2025-01-06 22:26:56 积分:1 SimCardFailureException.md 2025-01-06 22:25:54 积分:1 AudioRecordingException.md ...
本文将深入解读Prompt-Tuning的微调范式,以综述+讨论的形式展开。 第一章:预训练语言模型 涉及知识点:单向语言模型、双向语言模型;Transformer;预训练任务,包括MLM、NSP等;NLP的任务类型以及fine-tuning; 预训练语言模型想必大家已经不再陌生,以GPT、ELMO和BERT为首的预训练语言模型在近两年内大放异彩。预训练语言模型...
Prompt-Tuning,又被称为Prompt、Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新的微调范式,旨在解决传统Fine-tuning的两个痛点问题。本文将深入解读Prompt-Tuning的原理、应用和优势,以及如何在实际应用中使用它。
避免过拟合(Overfitting of the head):由于再Fine-tuning阶段需要新引入额外的参数以适配相应的任务需要,因此在样本数量有限的情况容易发生过拟合,降低了模型的泛化能力。因此需要面对预训练语言模型的过拟合问题。 本文将深入解读Prompt-Tuning的微调范式,以综述+讨论的形式展开。主要包括如下几个方面: ...
至此,以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning ,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,Prompt...
至此,以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 因此简单的来说,...
本文将深入解读Prompt-Tuning的微调范式,以综述+讨论的形式展开。 第一章:预训练语言模型 涉及知识点: - 单向语言模型、双向语言模型; - Transformer; - 预训练任务,包括MLM、NSP等; - NLP的任务类型以及fine-tuning; 预训练语言模型想必大家已经不再陌生,以GPT、ELMO和BERT为首的预训练语言模型在近两年内大放异...