其次,输入的embedding对模型预测有间接的影响。 为了解决这些问题,P-Tuning v2使用deep prompt tuning的方案。正如上图的b部分,prompt作为prefix token插入到不同的层中。一方面,p-tuning v2有更多可调的特定任务参数(从 0.01% 到 0.1%~3%),扩大了任务的容量也提高了参数效率;另一方面,添加到更深层的prompt对模型...
七、结论本文介绍了五种大模型微调技术:Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2和LoRA。这些技术可以在保证性能的同时,大大减少微调过程中的计算量和时间。对于科研人员和开发人员来说,这些技术提供了一种新的思路和方法来处理大模型的微调问题。未来,我们期待看到更多的大模型微调技术被...
P-Tuning v2将Prefix-tuning应用于在NLU任务,如下图所示: 那么,P-tuning v2哪些参数需要训练? P-tuning v2在实际上就是Prefix-tuning,在Prefix部分,每一层transformer的embedding输入需要被tuned。而P-tuning v1只有transformer第一层的embedding输入需要被tuned。 假设Prefix部分由50个token组成,则P-tuning v2共有 ...
P-tuning v2作为一种基于预训练模型的微调方法,在大模型上的应用表现出色。P-tuning v2的基本原理是在预训练模型的基础上,通过添加少量的可训练参数,对模型的输出进行微调。这种方法在保持预训练模型性能的同时,提高了模型的泛化能力。在大模型上的应用中,P-tuning v2能够使得模型在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有...
P-tuning v2的优化策略主要包括两个方面:一是采用前缀提示策略,将提示信息添加到模型的每一层中,以提高模型的输出准确性;二是采用自适应优化策略,根据模型在训练过程中的表现,动态调整微调参数的权重,以提高模型的收敛速度和性能。 三、P-tuning v2在大模型上的应用 ...
PTuning v2在每一层都加入了Prompt tokens，这带来了性能和内存使用效率的提升。同时，该方法结合了深度提示优化的策略。 优势：PTuning v2在多种任务和模型规模下均表现出良好的性能，特别是在序列标注等硬序列标记任务中也表现出较好的效果。这一改进进一步拓宽了参数高效迁移学习方法的应用范围。
简介:本文将深入探讨人工智能领域中的大语言模型微调技术,包括SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuning v2微调方法及Freeze监督微调方法,分析它们各自的原理和特点,并通过案例说明其应用场景。 在人工智能(AI)领域中,大语言模型(LLM)已成为处理自然语言任务的关键技术。为了提升模型的性能和适应性,研究者们提出了多种微调...
tokens，带来了性能和内存使用效率的提升。该方法结合了深度提示优化的策略，使其在多种任务和模型规模下均表现出良好的性能。P-Tuning v2通过改进Prompt tokens的插入位置和优化方法，使得在序列标注等硬序列标记任务中也表现出较好的效果，进一步拓宽了参数高效迁移学习方法的应用范围。
简介:本文深入探讨P-Tuning与P-Tuning v2两种大模型参数高效微调技术的原理及应用,分析它们如何解决传统微调方法的痛点,并展望其在未来AI领域的发展潜力。 随着人工智能技术的飞速发展,大型预训练模型(Pretrained Model)已成为各领域的研究热点。然而,这些模型在特定任务上的微调(Fine-tuning)过程往往耗时且计算资源消耗巨...