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(...
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 ...
模型评估:使用测试数据对微调后的模型进行评估,以检验模型的性能和泛化能力。通过SFT方法,ChatGLM可以在特定的任务上取得较好的性能,从而更好地满足实际应用的需求。二、P-tuning V2P-tuning V2是一种基于预训练模型的高效微调方法,旨在快速适应特定任务。在ChatGLM中,P-tuning V2主要包括以下步骤: 模型加载:将预训...
模型评估 修改evaluate.sh文件,修改model_name_or_path(模型路径),ptuning_checkpoint(P-Tuning v2微调之后的权重路径)等参数: PRE_SEQ_LEN=128 CHECKPOINT=adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2 STEP=3000 PRE_SEQ_LEN=128 CHECKPOINT=adgen-chatglm-6b-pt-128-2e-2 STEP=3000 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python3 ma...
微调:使用DeepSpeed/P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调。在这个过程中,我们使用了自适应的剪枝策略对预训练模型的参数进行裁剪和压缩。通过调整剪枝策略和压缩方法,我们可以在保持性能的同时显著降低模型的参数量和大小。 评估:在微调完成后,我们需要对模型的性能进行评估。评估指标可以根据实际应用的需求而定,例如准确率...
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: ...
6.训练模型评估 依赖 数据集的预处理P-Tuning v2 将 ChatGLM2-6B 模型需要微调的参数量,减少到原来的 0.1%,再通过模型量化、Gradient Checkpoint 等方法,最低只需要 7GB 显存即可运行。 本文试图分析程序结构和代码,解释序列转换生成模型的微调训练。为了篇幅不要过长,分两篇文章解读,本文解读训练代码。框架概述请...
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...