觉得P-Tuning v2里面还有很多知识点没有讲解清楚,只能后续逐个讲解。仅仅一个P-Tuning v2仓库代码涉及的知识点非常之多,首要就是把Transformer和BERT标准网络结构非常熟悉,还有对各种任务及其数据集要熟悉,对BERT变体网络结构要熟悉,对于PyTorch和Transformer库的深度学习模型训练、验证和测试流程要熟悉,对于Prompt系列微调方...
P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版,同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示: 与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P...
P-tuning v2模型结构 以330M的BERT预训练模型为例,Transformer一共12层,token的维度表征为768,设置提示长度为20,则要学习的连续提示Embedding表征为12 * [20, 768],相比于P-tuning v1可学习的参数数量明显增多,同时这些参数嵌入在模型网络的每一层,相比于P-tuning v1不改变模型仅改变输入而言,参数对模型结果的...
--- 4.2 P-tuning v2: 不同规模--- 4.3 P-tuning v2: 跨越任务--- 4.4 消融研究五、相关工作六、总结 一、简介 提示微调,只用一个冻结的语言模型来微调连续的提示,大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU的背景下,先前的工作显示,提示微调对于正常大小的预训练模型来说表现并不理想。我们还...
p-tuning v2 通俗解释 P-tuning v2是一种用于自然语言处理模型的微调方法,它是对原始P-tuning方法的改进版本。P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力...
v2版本主要基于p-tuning和prefix-tuning技术。prompt 向量是在模型的 embedding 层与其他输入 token 的 embedding 相拼接的,且通过在预训练模型的每一层引入可训练的 prompt 向量来提高模型对特定任务的适应性。 p-tuning主要是利用一个prompt encoder,将prompt先encoder再与input embedding进行拼接。 prefix-tuning是在...
p-tuning v2原理 P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)偏见的方法。其原理可以总结如下: 1.样本选择:首先,从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性,包括不同的文化、背景和价值观。 2. PLM预训练:在选定的样本上进行预训练,生成一个...
P-Tuning v2是一种新型的Prompt-Tuning方法,旨在成为fine-tuning的有效替代方案。通过冻结预训练模型的所有参数,并使用自然语言提示符来查询语言模型,P-Tuning v2在训练过程中大大减少了内存消耗。P-Tuning v2的工作原理P-Tuning v2的核心思想是通过使用自然语言提示符来调整预训练模型。具体来说,它通过在输入文本前...
在知识图谱问答KBQA中,P-tuning V2算法是一种重要的优化技术。它通过对问题与知识图谱的匹配过程进行优化,提高了KBQA的性能,尤其在处理复杂问题时表现更为突出。P-tuning V2算法的核心思想是利用问题中的关键词,对知识图谱进行筛选和优化。通过分析关键词在知识图谱中的关系和上下文信息,P-tuning V2能够快速定位到与...
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 token 对应的深层模型参数进行微调,其本身即为生成式模型,不需要 verbalizer 进行概率预测。 Prompt设计 Pattern的构建方式有人工构建、启发式、生成式、词向量微调、伪标记等,这里由于目标任务不算复杂,有较为明显的结构,因而...