#在RobertaEncoder的Forward里,有这样一段代码fori,layer_moduleinenumerate(self.layer):# 遍历Roberta的层数,然后每一次得到past_key_values的数组元素,# past_key_value的形状就是上述提到的(2,batch_size,n_head,seq_len,head_dim)past_key_value=past_key_values[i]ifpast_key_valuesisnotNoneelseNone......
[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...
在本文中,我们将重点介绍Prefix Tuning / P-Tuning v2技术,并通过代码实战案例来展示其应用。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...
(v1) and P-tuning v2: This is because in P-tuning's SuperGLUE experiment, for fair comparison to PET, we follow its experimental setting where backbone pre-trained model parameters are jointly tuned with continuous prompt embeddings; while in P-tuning v2, we follow Prefix tuning and Lester ...
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...
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...
代码链接: https://github.com/thudm/p-tuning-v2 3.1 动机 规模通用性:在 Fixed LM Prompt Tuning 并采用全量数据的前提下,Prompt Tuning (The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning) 被证明能够匹敌 Fine-tuning 的效果,而只需要很少的参数微调:但是要求是 10B 以上的参数量的预训练模型,以...
代码语言:javascript 复制 python cli_demo.py PS:因为这里使用的是 A10 GPU,显存绰绰有余,所以使用的是FP16(无量化)精度,INT8 与 INT4 精度的量化加载方式可以参考 GithubREADME 基于P-Tuning 微调 ChatGLM-6B ChatGLM-6B 环境已经有了,接下来开始模型微调,这里我们使用官方的 P-Tuning v2 对 ChatGLM-6B ...
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-tuni 一、简介二、准备工作--- 2.1 NLU的任务--- 2.2 提示优化三、P-Tuning v2--- 3.1 缺少普遍性--- 3.2 深度提示优化---...