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...
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 论文地址: h...
考虑到这些问题,作者提出了Ptuning v2,它利用深度提示优化(如:Prefix Tuning),对Prompt Tuning和P-Tuning进行改进,作为一个跨规模和NLU任务的通用解决方案。 技术原理 P-Tuning v2(论文:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks),该方法在每一层都加入...
P-tuning v2将随机初始化的分类头应用于tokens之上,如BERT中所示(Devlin等人,2018)(参见图2)。 表1:P-tuning v2和现有的Prompt tuning方法(KP:知识探针;SeqTag:序列标记;Re param.:重新参数化;无动词:无动词化器)之间的概念比较。 为了阐明P-调优v2的主要贡献,在表1中对现有的即时调优方法进行了概念比较。
在实际应用中,P-Tuning v2在不同规模和任务中都表现出了与微调相媲美的性能。当模型扩展到100亿个参数以上时,prompt tuning甚至可以与微调相媲美。这表明P-Tuning v2具有很好的泛化能力和鲁棒性,可以广泛应用于各种规模和类型的任务中。为了更好地应用P-Tuning v2,我们需要注意以下几点。首先,我们需要选择合适的...
P-tuning v2是一种半监督学习方法,它结合了监督学习和自监督学习的优点。在P-tuning v2中,我们使用一部分带标签的数据和另一部分无标签的数据来训练模型。通过使用无标签数据,我们可以提高模型的泛化能力,同时减少对带标签数据的依赖。P-tuning v2可以应用于各种规模和类型的模型,并且可以在较短的训练时间内获得...
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...
此外，PTuning通过可微的虚拟token进行提示，但仅限于输入层，且位置非固定在前缀。 优势：在知识探测任务中，PTuning显著优于人工构建模板和直接微调，甚至使GPT在不擅长的知识抽取任务中达到了与BERT相当的效果。PTuning v2技术原理： 核心改进：PTuning v2旨在解决模型规模变化时Prompt优化表现的差异问题...
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...
P-Tuning v2的提出针对前代方法的不足，通过深度提示优化改进Prompt Tuning和P-Tuning，实现跨规模和NLU任务的通用解决方案。其技术原理在于在每一层加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，...