P-tuning主要是为了解决GPT大模型在自然语言理解任务(NLU, Nature Language Understanding重训效果不好的问题。在P-Tuning方法中会在连续向量空间中自动搜索合适的prompt,来增强重训练的效果。 在P-Tuning中通过Prompt Encoder来实现prompt的生成,跟之前的区别在于这里使用了伪prompt和反向传播来
鉴于 P-Tuning v2 的通用性和简单性,我们相信它可以作为微调的替代方案,并为未来的研究提供一个强大的基线。 1 引言 预训练语言模型 Radford 等人(2019 年);Devlin 等人(2018 年);Yang 等人(2019 年);Raffel 等人(2019 年)在广泛的自然语言理解(NLU)任务上提高了性能。一种广泛使用的方法,微调,更新目标任务...
通过这种方式,P-Tuning可以在不改变模型结构的情况下,仅通过更新少量的提示参数,实现对模型性能的优化。P-Tuning的主要优势在于计算成本低。与传统的微调方法相比,P-Tuning只需要更新提示参数,而不是整个模型的参数,从而大大减少了计算资源和时间的消耗。此外,P-Tuning还可以通过精心设计的提示,引导模型更好地关注任务...
P-tuning与一些类似的技术相比有一些不同之处。例如,fine-tuning是一种常用的微调方法,它是在预训练模型的基础上,对模型的参数进行微调以适应特定任务的过程。与P-tuning相比,fine-tuning需要对整个模型进行微调,而P-tuning只需要对部分参数进行调整。此外,prefix-tuning技术是一种更为精细的微调方法,它通过只优化一...
人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法 1.SFT 监督微调 1.1 SFT 监督微调基本概念 SFT(Supervised Fine-Tuning)监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型,即源模型。然后创建一个新的神经网络模型,即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出...
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. We welcome open-source enthusiasts to initiate any meaningful PR on this repo and integrate as many LLM related technologies ...
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...
prompt-tuning 为区别于最开始 pre-training + fine-tuning 的大语言模型微调范式,其希望通过添加模板的方式避免引入额外参数,使得语言模型在小样本场景下达到理想的效果。受限于算力,该技术比 fine-tuning 更适合当前项目。 P-tuning v2 相较于 P-tuning不使用 BiLSTM 或 MLP 对 prompt进行表征,直接对这部分 tok...
我们首先使用该p-tuning 教程笔记本的稍微修改版本,对 svFIQA 和 svAssistant 进行了一系列短期超参数调优实验。在这些实验中,我们确定了每个任务的最佳虚拟令牌数量和最佳虚拟令牌放置。 为了在文本提示中操作虚拟令牌的总数及其位置,我们在 p-tuning 模型的训练配置文件中修改了以下sentiment任务模板。有关 p-tuning ...