三、P-Tuning v2 四、Prefix Tuning 五、Adapter 5.1 Adapter Fusion 5.2 AdapterDrop 六、LoRA 预训练大模型虽然具有强大的泛化能力和广泛的知识,但它们通常是针对大量通用数据集进行训练的,这使得它们在处理特定任务时可能无法达到最佳效果,比如ChatGPT、混元、文心一言在回答一些常识性问题时表现的非常出色,但在物理...
Prefix Tuning 简述 P-Tuning v2 简述 Prefix Tuning / P-Tuning v2 实战 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
为了验证Prefix Tuning的有效性,我们进行了一系列实验。实验结果表明,Prefix Tuning在各种任务上都能显著提高模型性能,同时大幅降低计算成本。具体来说,我们比较了Prefix Tuning与传统的Fine-tuning和Knowledge Distillation方法在图像分类、自然语言处理等任务上的性能表现。实验结果显示,Prefix Tuning在保持甚至超越其他方法性...
大模型微调作为大语言模型定制化开发的关键技术,在整个大语言模型技术应用落地过程扮演者不可或缺的重要角色～视频将为大家详细介绍目前最通用的微调技术,包括高效微调(PEFT)的系列方法:LoRA、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning、P-Tuning v2等,以及最新的基于生物反馈机制的强化学习微调方法RLHF,帮助大家一步到位快速建立技术...
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对模型的预测会有更多直接的影响。
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
P-tuning v2 微调方法是 P-tuning v1 微调方法的改进版，同时借鉴了 prefix-tuning 微调的方法。如下图所示：与 P-tuning v1 微调方法相比，P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法，在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分，每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调，...
2.Prefix tuning(2021) (1) 论文信息 来自论文《Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation》 摘要内容:微调是实际上利用大型预训练语言模型执行下游任务的首选方法。然而,这种方法会修改所有语言模型的参数,因此必须为每个任务存储完整的副本。在本文中,我们提出了前缀微调(prefix-tuning),这是一种针...
与P-tuning v1 微调方法相比,P-tuning v2 微调方法采用了 prefix-tuning 的做法,在输入前面的每一层都加入可微调的参数。在 prefix 部分,每一层的 transformer 的 embedding 输入都需要被微调,而 P-tuning v1 只在第一层进行微调。同时,对于 prefix 部分,每一层 transformer 的输入不是从上一层输出,而是随机...