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。 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...
Prompt Tuning和Fine Tuning都是对预训练模型进行微调的方法。 提出Prompt的动机 提出Prompt Tuning的动机是,语言模型(Language Models)越来越大,Fine-tune的成本也越来越高。下图显示了LM的规模变化: 出处:https://people.cs.umass.edu/~miyyer/cs685/slides/prompt_learning.pdf GPT-3-175B没有用到Fine-tune...
但由于自然语言任务种类繁多，且任务之间的差别不太大，所以为每个任务单独微调一份大模型很不划算。在 CV 中，不同的图像识别任务往往也需要微调整个大模型，也显得不够经济。Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。本文主要根据综述文章《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of ...
提示学习Prompt Tuning:面向研究综述 Hao Bai RL & Rep Learning @ UIUC 泻药。笔者最近正在做有关对话系统的Prompt Tuning,在这里分享一些个人经验。如何看待NLP领域最近比较火的prompt,能否借鉴到CV领域?先说结论:已经有研究显示Prompt可以有效地应用…
与v1相比,v2通过在模型的每一层应用prompt,提高了模型处理复杂信息的能力,尤其在处理序列标注等高难度任务时,能展现更优的性能,尤其是在较大规模的模型中。而与传统的全参数微调(Full Fine-Tuning, FFT)相比,v2仅需调整极小比例的参数,大大减少了训练和存储的资源消耗。 由于需要在模型的每一层应用连续prompt,...
[3]何以动摇Fine-tune?一文综述Prompt Tuning发展-CSDN博客 [4]Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式_prompt tuning-CSDN博客 [5]AI大模型探索之路-训练篇23:ChatGLM3微调实战-基于P-Tuning V2技术的实践指南_p-tuning 微调实战glm3
Prompt-Tuning——深度解读一种全新的微调范式作者:王嘉宁 本博客针对Prompt进行的综述博客,暂时为半成品,持续中,也欢迎读者参与编辑和投稿,邮箱lygwjn@126.com 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...
使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射,verbalizer是人工精妙设计的且用梯度下降学习的。论文提到verbalize...
简介:本文将介绍近年来在大模型高效微调方面取得的一些重要进展,包括Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning等。这些方法通过优化微调过程,提高了模型性能,同时也为自然语言处理等任务带来了更大的便利性。本文将详细解释这些方法的原理、优缺点及在实践中的应用。
- Prompt Tuning可以通过学习软提示来调整模型,达到接近fine-tuning的效果,并且在模型增大时有进一步超越fine-tuning的趋势。 - Prompt Tuning比模型调优提供更强的零样本性能,尤其在具有大域变化的数据集上。 - Prompt Tuning比模型调优更具有Parameter Efficiency性能,因为它不需要任何额外的参数。 - Prompt Tuning可以...