这个表格有很多参数高效微调方法,我打算在这个系列中分享5个高效微调方法,LoRA/prefix tuning/p-tuning/prompt tuning/IA3。这5个微调方法在GPT2/bloom/llama/chatglm等模型上都适用,是比较主流的而且实测比较有用的参数高效微调方法。其中lora是所有微调方法中使用最广的方法。尤其是在stable diffusion的AI绘画领域,l...
手把手教大家用ChatGLM进行模型微调Fine-tuning(二) AI数字化 对齐全量微调!这是我看过最精彩的LoRA改进(一) 最佳版本请看原博客: 对齐全量微调!这是我看过最精彩的LoRA改进(一) - 科学空间|Scientific Spaces众所周知,LoRA是一种常见的参数高效的微调方法,我们在 《梯度视角下的LoRA:简介、… 苏剑林发表于科学...
1. Prompt Tuning含义 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。 1.1 ...
Prompt-Tuning,也被称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。它通过在预训练模型中引入任务特定的指令(Prompt),使得模型能够更好地适应下游任务。这种方法旨在降低语义差异,复用预训练目标,从而提高模型的泛化能力和效果。二、如何实现Prompt-Tuning?实现Prompt-Tuning需要三个步骤:定义任务特定的指...
• Partial-k：只微调骨干网络最后的 k 层, 冻结其他层[2][3]。• MLP-k：增加一个 k 层的 MLP 作为分类器。• 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器。• Bias：只微调预训练网络的 bias 参数[5][6]。• Adapter[7]：通过残差...
为了解决这一问题,一种名为Prompt-Tuning的新微调范式应运而生。 Prompt-Tuning最初旨在解决基于预训练模型的小样本文本分类问题。它的核心思想是通过设计Template和Verbalizer(即Pattern-Verbalizer Pair),将下游任务转化为预训练模型能够识别的形式,从而实现模型的微调。这种范式有效地降低了预训练与微调之间的语义...
微调提示嵌入: 在预训练模型的输入层添加提示嵌入层,使用数据集对模型进行训练,特别是微调提示嵌入。 方式二:Prefix-tuning 1、什么是Prefix-tuning? Prefix-tuning是Prompt-tuning的一种变体,它通过在输入文本前添加一段可学习的“前缀”来指导模型完成任务。
Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本,面向NLU任务,进行了更全面的效果对比,并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-tuning,prompt-tuning的主要差异如下, 论文使用100个prefix token作为默认参数,大于以上prefix-tuning默认的10个token,不过差异在于prompt-tuning只对输入层(Embedding)进行微调,而...
Prompt-Tuning是一种基于“prompt”的微调技术。Prompt是一种具有上下文的词或句子序列,可以用于引导模型的输出。通过训练Prompt权重,可以在保持模型性能的同时,减少模型的参数数量和计算复杂度。P-Tuning还可以将多个Prompt组合起来,生成更长的文本序列。 P-Tuning v2 ...
指令微调和Prompt Tuning的成功应用离不开大规模的训练数据和强大的计算资源。在实际应用中,需要根据具体任务的要求进行适当的调整和优化,以提高模型的性能。 指令微调和Prompt Tuning是两种常见的生成模型优化方法,能够提高模型在特定任务上的性能。通过引导模型生成特定类型的文本,可以让模型更好地理解任务要求,并生成符...