P-tuning并不算是高效微调方法,和Prefix-tuning甚至是P-tuning v2都不一样。P-tuning在数据量充足的情况下需要更新模型全量参数以及prompt encoder部分参数,在小数据基础上可以只更新几个embedding部分参数。P-tuning的主要目的是让GPT更好的处理分类序列标注等NLU任务。 P-tuning主要解决了通过提示词控制语言模型输出...
因此,P-Tuning v2回归传统的CLS标签分类范式,采用随机初始化的分类头(Classification Head)应用于tokens之上,以增强通用性,可以适配到序列标注任务。 三、代码详解 代码部分把prefix tuning和P-tuning v2放在一起写(Hugging face官方库也是合在一起的),因为virtual token是插入进每一层的,那么需要重点关注的是他是怎...
它在性能上与微调相当,但仅需要调整0.1%-3%的参数。我们的方法P-Tuning v2是Deep Prompt Tuning(Li和Liang, 2021; Qin和Eisner, 2021)的一种实现,针对NLU进行了优化和适配。鉴于P-Tuning v2的普适性和简单性,我们相信它可以作为微调的替代方案,并为未来的研究提供一个强大的基线。 (2) 思路 固定LLM参数 类似...
总的来说,P-Tuning v2 的原理是通过定义特征函数和约束函 数,以及调整样本和 PLM 模型的方法,来优化预训练语言模 型的偏见问题。这个方法可以用于改进 PLM 的性别、种族、 政治观点等各种偏见。 清华glm的ptuning原理 清华glm 的 ptuning 原理 清华GLM 的 ptuning 原理 介绍 清华大学计算机科学与技术系的研究团...
为了让模型更加适应特定场景，ChatGLM-6B 实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法，即使在 INT4 量化级别下，所需的显存也仅需 6GB，这使得个人和小型公司也能方便地部署自己的语言模型，利用自定义数据集训练出具备行业领域和业务场景深度理解的模型。这样做不仅避免了用户数据泄露的风险，还能在专业...
p-tuning-v2微调后和微调前chatglm输出比较 微调yes/no总有地上的生灵蒲公英骑士以皇女之名旅行者欲买桂花同载酒绫华自小害怕打雷 chatglm 这句话可能是中文中的一句谚语或者成语,它的字面意思是“总有地上的生灵”,表示无论在哪里,都有生命存在。这个成语或者谚语常常用来形容生命的顽强和多样性,即使在恶劣的环...
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,以及特殊的初始...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...
5.P-tuning v2 (2022) (1) 论文信息 来自论文《P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks》,发表于2022年。 摘要:提示微调(Prompt Tuning),该方法仅对冻结的语言模型中的连续提示进行微调,极大地减少了训练时每个任务的存储和内存使用。然而,在NLU(自...