embedding的近邻出现语义相似的cluster,例如{ Technology / technology / Technologies/ technological / technologies }, 说明连续prompt实际可能是相关离散prompt词的聚合语义 当连续prompt较长(len=100), 存在多个prompt token的KNN相同:个人认为这和prefix-tuning使用MLP那里我的猜测相似,prompt应该是一个整体 使用标签词...
通过结合Prefix和Prompt-tuning,P-tuning可以在保持模型性能的同时提高生成的文本质量和多样性。然而,P-tuning也需要更多的计算资源和时间来完成训练和调整。在实际应用中,选择哪种冻结LM微调Prompt的方法取决于具体任务和数据集的要求。对于简单的任务和数据集,Prefix-tuning可能是一个更好的选择。对于更复杂和多样化的...
今天来精读一篇连续型prompt优化的经典论文:Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Generation 1. 简介 不同于Pretrain+Finetuning模式,Prompt Learning方法不需要每次都微调一个很大的模型、对于不同的task都需要保留一个完整的模型参数版本;而是只微调一小部分参数。具体的方法就是在一句话前面加上若干个连续...
同时,Prompt-tuning还提出了Prompt-ensembling,也就是在一个batch里同时训练同一个任务的不同prompt,这样相当于训练了不同「模型」,比模型集成的成本小多了。 其他Trick 除了怎么加Prompt之外,Prompt向量的初始化和长度也有所讲究。 Prompt初始化 Prefix-tuning采用了任务相关的文字进行初始化,而Prompt-tuning发现在NLU...
Prefix-tuning针对生成任务，根据不同模型结构设计了不同的Prompt拼接方式，如GPT型的[PREFIX, x, y]和T5型的[PREFIX, x, PREFIX', y]。而稍后的P-tuning则针对NLU任务，通过模板如BERT的(P1, x, P2, [MASK], P3)和单向模型的(P1, x, P2, [MASK])，实现了对整个数据集的优化，超越了...
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。 这个前缀与输入序列一起作为注意力机制的输入,从而影响模型对输入序列的理解和表示。由于前缀是可学习的,它可以在微调过程中根据特定任务进行调整,使得模型能够更好地适应新的领域或任...
prompt tuning是简化版prefix tuning。前者只在模型第一层输入之前添加软prompt，后者为每一层都保存一份软prompt。初始化方式稍显神秘，作者发现直接训练参数矩阵敏感于超参数，效果不佳。为解决此问题，引入了一个MLP间接训练参数矩阵P，它通过P'输入给MLP，P'和P在句长维度一致，但在隐藏层维度不同。
prompt tuning prefix-tuning 例子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...
prompt 人工智能 AI大模型 ai LLM No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning 说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。 机器学习 深度学习 nlp 人...
Feature request Whisper has two options prompt and prefix defined in DecodingOptions (source code). These two options will be inserted as part of the initial_tokens (source code). It would be good to support them in Transformers.js Motiv...