评估设置。在这项工作中, “prompt tuning”, “P-tuning”, “P-tuning v2”, 和 "多任务 P-tuning v2"的所有结果都是通过冻结transformer的参数,只优化连续提示而得到的。特定任务参数的比率(如0.1%)是通过比较连续提示的参数和transformer的参数得出的。只有 "微调 "的结果是通过调整transformer的参数得到的(...
(注:10 blillion这个结论,表示对大部分bert-large以下的模型基本上 仅从效果上评估之前的prompt tuning 都不如finetune) 此外,在文章4.3节的实验结果显示,prompt tuning比 finetune差在几个hard级别的序列任务上如,extractive question answering and sequence tagging。 文章提出的方法 P-tuning V2在不同尺寸的模型...
P-tuning v2 微调方法仅精调 0.1% 参数量（固定 LM 参数），在各个参数规模语言模型上，均取得和 Fine-tuning 相比肩的性能，解决了 P-tuning v1 在参数量不够多的模型中微调效果很差的问题。如下图所示（横坐标表示模型参数量，纵坐标表示微调效果）：将 Prompt tuning 技术首次拓展至序列标注等复杂的 NLU ...
由于其高效和灵活的特性,P-Tuning v2在以下场景中具有广泛的应用前景: 资源受限的环境:在内存和计算资源有限的环境中,P-Tuning v2能够提供一种高效的方式来训练和部署自然语言处理模型。 快速迭代和调整:对于需要频繁调整和优化模型的任务,P-Tuning v2允许用户快速修改提示前缀,以获得最佳的模型输出。 跨领域应用:由...
在微调过程中,P-Tuning v2会自动调整模型中的部分参数,以适应特定任务的需求。 模型评估:使用evaluate.sh脚本对微调后的模型进行评估。评估指标包括BLEU、ROUGE等。 三、数据准备与训练 在进行P-Tuning v2微调之前,需要准备充足的数据集。数据集的质量直接影响模型的微调效果。因此,在准备数据集时需要注意以下几点: ...
5. SuperGlue任务：涉及处理脚本P-tuning-v2/tasks/superglue/dataset.py文件中的数据集，包括BoolQ、CB、COPA、MultiRC、ReCoRD、RTE、WiC、WSC八个子数据集，旨在测试自然语言理解模型的性能。以上五种任务的数据集涵盖了NLU、NER、QA、SRL、SuperGlue等广泛自然语言处理任务，为模型训练和性能评估提供了...
P-Tuning v2通过引入的改进，即将提示应用于预训练模型的每一层，解决了上述不足。这一改进使得提示能够更全面地影响模型的决策过程，从而提升模型在任务上的表现。实现过程涉及多个步骤和组件。首先，项目整体结构遵循特定的源码规范，包含多个文件和参数解释，如模型路径、任务名称、数据集名称、训练和评估...
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...
评估结果 FinetuneP-tuning v2LoRA BLEU-4 8.01 8.10 7.62 Rouge-1 31.23 31.12 30.60 Rouge-2 7.36 7.11 6.96 Rouge-l 25.08 24.97 24.80 Training Loss 3.00 3.74 3.32 实验设置 max_source_length=64 max_target_length=64 max_steps=3000 P-tuning v2 pre_seq_len=128 learning_rate=2e-2 quantization...