LoRA vs Prompt Tuning 现在我们已经探索了各种 PEFT 技术。现在的问题是,是否使用 Adapter 和 LoRA 等附加技术,或者使用 P-Tuning 和 Prefix Tuning 等基于提示的技术。 在比较 LoRA 与 P-Tuning 和 Prefix Tuning 时,可以肯定地说 LoRA 是充分利用模型的最佳策略。但根据您的需求,它可能不是最有效的。...
我试过用LoRA微调,遗忘问题要轻很多,p-tuning v2遗忘严重 👍 3 jaikensai888 commented Jun 2, 2023 • edited 我也遇到同样的问题,就去了解了一下p-tuning的本质,发现其本质是prompt-tuning 就是虚假提示词的微调;通过提示词的调参,找到最合适的提示词参数,然后反馈给LLm;以上面的逻辑来说,当输入内容...
- LoRa:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - AdaLoRa:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - IA3:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - Prefix-Tuning:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - prompt-Tuning:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - P-Tuning:@...
这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比,微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型(Embedding),而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言,只关心prompt作为探针能否引导出预训练...
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. We welcome open-source enthusiasts to initiate any meaningful PR on this repo and integrate
- LoRa:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - AdaLoRa:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - IA3:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - Prefix-Tuning:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - prompt-Tuning:@[鑫民](https://github.com/fancyboi999) - P-Tuning:@...
python3 uniform_finetune.py --model_type llama --model_name_or_path decapoda-research/llama-7b-hf \ --data alpaca-belle-cot --lora_target_modules q_proj v_proj \ --per_gpu_train_batch_size 4 --learning_rate 3e-4 --epochs 1 ...
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