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
prefix-tuning和P-tuning-v2用https://github.com/huggingface/peft/blob/main/src/peft/tuners/prefix_tuning/config.py中的PrefixTuningConfig,两者的区别通过prefix_projection参数区分。 P-tuning用https://github.com/huggingface/peft/blob/main/src/peft/tuners/p_tuning/config.py中的PromptEncoderConfig。 Promp...
鉴于 P-Tuning v2 的通用性和简单性,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。 1 引言 预训练语言模型 Radford 等人(2019 年);Devlin 等人(2018 年);Yang 等人(2019 年);Raffel 等人(2019 年)在广泛的自然语言理解(NLU)任务上提高了性能。一种广泛使用的方法,微调,更新目标任务...
与精细调整相比,P-Tuning v2可以更快速地收敛,并且通常使用更少的计算资源。此外,P-Tuning v2还具有更强的可扩展性。无论是对于小型还是大型的数据集,P-Tuning v2都可以有效地调整模型参数,以实现良好的性能。这种可扩展性使得P-Tuning v2成为一种强大的工具,可以应用于各种规模的任务中。在实践中,P-Tuning v2...
P-Tuning v2是一种新型的Prompt-Tuning方法,旨在成为fine-tuning的有效替代方案。通过冻结预训练模型的所有参数,并使用自然语言提示符来查询语言模型,P-Tuning v2在训练过程中大大减少了内存消耗。P-Tuning v2的工作原理P-Tuning v2的核心思想是通过使用自然语言提示符来调整预训练模型。具体来说,它通过在输入文本前...
近日,清华大学发布P-Tuning v2版本,其重点解决了Prompt tuning在小模型上效果不佳的问题(如下图所示),并将Prompt tuning拓展至更复杂的NLU任务,如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。 论文题目: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks ...
P-Tuning v2把continuous prompt应用于预训练模型的每一层,而不仅仅是输入层。 二.P-Tuning v2实现过程 1.整体项目结构 源码参考文献[4],源码结构如下所示: 参数解释如下所示: (1)--model_name_or_path L:/20230713_HuggingFaceModel/20231004_BERT/bert-base-chinese:BERT模型路径 ...
v2版本主要基于p-tuning和prefix-tuning技术。prompt 向量是在模型的 embedding 层与其他输入 token 的 embedding 相拼接的,且通过在预训练模型的每一层引入可训练的 prompt 向量来提高模型对特定任务的适应性。 p-tuning主要是利用一个prompt encoder,将prompt先encoder再与input embedding进行拼接。 prefix-tuning是在...
P-tuning方法最初是由华为Noah's Ark实验室提出的,旨在解决跨语言和跨任务的自然语言处理问题。P-tuning v2通过在预训练模型中引入对抗性训练,以及在微调阶段引入对抗性学习的方式,来提高模型的泛化能力和鲁棒性。 通俗来说,P-tuning v2可以帮助模型更好地适应不同语言和任务,使其在处理多种自然语言处理任务时...
本文主要介绍P-tuning-v2论文中的5种任务,分别为Glue任务、NER任务、QA任务、SRL任务、SuperGlue任务,重点介绍了下每种任务使用的数据集。 一.Glue任务 GLUE(General Language Understanding Evaluation)是纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台。GLUE包含九项NLU任务,语...