3.1.2 P-tuning v1 微调方法 P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。由上图,P-tuning v1 的模版可以用下面公式表示: ${h0,...,hi,e(x)...
一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识...
✍P-tuning的潜在不足 尽管P-tuning在许多方面都显示出优势，但它也存在一些潜在的不足。例如，当面对复杂或特定任务时，仅仅通过设计提示可能不足以实现最佳性能。此外，过度依赖提示设计也可能限制模型的自主性和灵活性。提示设计的挑战：P-tuning的效果在很大程度上依赖于精心设计的提示。这要求我们深入理解任务需...
使用 PEFT 和 LoRa 技术微调 LLM 的指南 1. PromptTuning 原理：PromptTuning通过在输入中添加可学习的提示，引导模型生成符合期望的输出。这种方法不需要调整模型的所有参数，仅通过优化提示来表示新任务。 优势：提高了模型对新任务的适应性，同时减少了训练参数和计算成本。2. PTuning 原理：PTuning是...
代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 之前提到的Prompt Tuning,是只冻结大语言模型的参数来优化连续Prompts,这样可以大大减少每个任务的存储和训练时的内存使用,但是Prompt Tuning论文中表明当模型规模超过100亿个参数时,提示优化可以与全量微调相媲美。但是对于那些较小的模型(从100M到1B),提示优化和全量...
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks ...
P-Tuning 是一种对预训练语言模型进行少量参数微调的技术。所谓预训练语言模型，就是指在大规模的语言数据集上训练好的、能够理解自然语言表达并从中学习语言知识的模型。P-Tuning 所做的就是根据具体的任务，对预训练的模型进行微调，让它更好地适应于具体任务。相比于重新训练一个新的模型，微调可以大大节省计算...
PTuning技术原理： 核心思想：PTuning旨在通过在连续空间中自动搜索提示，以改进Prompt设计。它引入了少量连续自由参数作为输入提示的表征，并使用梯度下降优化这些连续提示。 技术特点：相较于传统Prompt设计，PTuning使用了双向LSTM和2层MLP结构，提高了提示的整体性和离散性。此外，PTuning通过可微的虚拟token...
4. Finetune过程中,介绍了Mixed Precision和ZeRO优化器等基础知识,以及P tuning和Lora等高效微调方法。 5. 借助Gradio,可以将模型前端部署,实现与用户的交互。 6. 使用Finetune方法,4bit量化的情况下可以用7GB,否则需要十几个GB,全量微调的话需要50多个GB,使用4张A100可以跑起来。 7. 借助NVIDIA Pytorch,可在...
Ptuning是一种通过“连续提示微调”来增强超大规模语言模型下游能力的方法。以下是关于Ptuning的详细解答：核心思想：Ptuning的核心思想是在连续空间中寻找知识模板进行微调，而非传统的离散空间搜索。这使得模型在预训练阶段就能学习到更有效的模板，减少了对finetuning的依赖。应用场景：Ptuning特别适用于超大...