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...
[2]P-Tuning代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning [3]P-Tuning v2论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf [4]P-Tuning v2代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 [5]BertLayer及Self-Attention详解:https://zhuanlan.zhihu.com/p/552062991 [6]https://rajpurkar.github.io/SQ...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
根据我在Langchain-Chatchat仓库中找到的相关问题,你可以通过以下步骤使用ChatGLM-6B P-Tuning v2微调后的模型: 在fastchat\model\model_adapter.py中添加以下代码: defload_ptuning_model(self,model_path:str,ptuning_checkpoint:str,from_pretrained_kwargs:dict):revision=from_pretrained_kwargs.get("revision"...
P-Tuning v2 代码地址:https://github.com/THUDM/P-tuning-v2 a图:黄色块只存在第一层(只加入了第一层) b图:黄色块存在每一层(每层都加了) 之前的 Prompt Tuning、P-Tuning v1 方法存在两个主要问题: 缺乏模型参数规模和任务通用性: 缺乏任务普遍性:尽管 Prompt Tuning 在某些自然语言理解基准测试中表现...
原文：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks 作者: Xiao Liu1,2 , Kaixuan Ji1 代码: github.com/THUDM/P-tuning...一、简介 提示微调，使用一个冻结的语言模型来微调连续的提示，显著降低了每个任务的存储和内存需求。然而，先前的...
为了简化理解，我编写了仿真代码，直接展示了P-tuning v2连续prompt实现的核心过程。通过这一代码示例，读者可以直观地了解P-tuning v2如何通过`past_key_value`参数实现连续prompt的融入，从而达到提升模型性能的目的。总结而言，P-tuning v2通过引入连续prompt并优化其实现细节，显著提升了预训练模型在生成和...
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...
除此之外P-tuning v2和Fine-tuing的实现无明显区别,取[CLS]的池化输出计算损失。本文采用和前文提示学习系列:P-Tuning微调BERT/GPT2实现文本多分类同样的数据集,在新闻数据上通过P-tuning v2提示微调来实现文本多分类,模型网络代码如下 classModel(nn.Module):def__init__(self,num_labels,pre_seq_len=40,hidde...
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...