P-tuning V2不是一个新东西,它是Deep Prompt Tuning (Li and Liang,2021;Qin and Eisner,2021)的一个优化和适应实现。与深度提示调整类似,P-tuning v2被设计用于生成和知识探索,但最重要的改进之一是将连续提示应用于预训练模型的每个层,而不仅仅是输入层。 通过增加连续提示的容量,并针对各种设置(特别是针对小...
在 SuperGlue 基准测试中,GPT 在监督学习中实现了与类似大小的 BERT 相当甚至更好的性能。并且证明了 P-tuning 还提高了 BERT 在少样本和监督设置中的性能,同时大大减少了对prompt工程的需求。 代码实现 代码实现上,我参考了苏神的想法。相比较于使用LSTM来学习这个提示模板,讲学习提示模板的任务回归MLM等预训练...
· [本科项目实训] P-tuning v2技术介绍, Prompt设计与尝试 · Prefix Tuning代码探索 阅读排行: · 2025年广告第一单,试试这款永久免费的开源BI工具 · 为什么 .NET8线程池 容易引发线程饥饿 · 用2025 年的工具,秒杀了 2022 年的题目。 · 场景题:假设有40亿QQ号,但只有1G内存,如何实现去重? ·...
在代码层面，P-tuning v2的核心在于巧妙地利用`past_key_value`参数，实现连续prompt的融入。通过在`RobertaPrefixForTokenClassification`类的`forward`函数中进行初始化，以及`RobertaModel`到`RobertaEncoder`，再到`self.layer`（`nn.ModuleList([RobertaLayer(config) for _ in range(config.num_hidden...
然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-...