p-tuning v2原理 P-Tuning v2是一个用于改进预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)偏见的方法。其原理可以总结如下: 1.样本选择:首先,从一个大规模的文本语料库中选择一部分样本作为训练集。这些样本应当具有多样性,包括不同的文化、背景和价值观。 2. PLM预训练:在选定的样本上进行预训练,生成一个...
二、P-Tuning v2的原理解析 又是一张图,随后... 看上图右侧的红色箭头部分,P-Tuning v2的做法就是除了在embedding层拼接新的可训练参数,在每层的Self-Attention部分的 w_{k} 和w_{v} 处也拼接了新的参数。对应的代码如下: elif past_key_value is not None: key_layer = self.transpose_for_scores(s...
P-Tuning v2是一种先进的微调技术，它能够在保持模型性能的同时显著减少模型微调所需的参数量。这项技术...
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...
Prefix Tuning / P-Tuning v2是一种基于预训练模型微调的方法,其主要思想是在模型训练过程中,通过在输入序列的前面添加特定的前缀(prefix)来引导模型的学习方向。这种方法可以帮助模型更好地理解任务特定的问题,从而提高模型的性能。下面我们通过一个简单的例子来演示Prefix Tuning / P-Tuning v2的实现过程。假设我们...
其技术原理在于在每一层加入Prompt tokens作为输入，相较于仅在输入层加入的策略，P-Tuning v2在复杂任务中表现出与全参数微调相匹敌的性能，尤其在序列标注任务上取得了显著优势，成为微调的综合替代方案。综上所述，P-Tuning和P-Tuning v2为大模型参数高效微调提供了创新思路与技术支撑，通过优化Prompt...
Lora通过在全连接层中采用低秩分解，将增量参数分解为两个较小的全连接层A和B，有效地降低了微调参数的数量，避免了全参数微调的资源消耗。在Transformer中，Lora主要应用在multi-head attention部分，且具有零推理延时、可插拔和适合小样本场景的优点。P-Tuning v2则是在embedding层和Self-Attention部分添加...
首先介绍的P-Tuning技术，旨在通过在连续空间中自动搜索提示，改进Prompt设计。传统Prompt设计不仅复杂且性能不稳定，可能导致性能大幅下降。P-Tuning引入了少量连续自由参数作为输入提示的表征，并使用梯度下降优化连续提示。相较于使用离散提示，P-Tuning通过双向LSTM和2层MLP结构，提高了提示的整体性和离散性...
二、原理与具体实现 具体做法基本同Prefix Tuning,可以看作是将文本生成的Prefix Tuning技术适配到NLU任务中,然后做了一些改进: 移除重参数化的编码器。以前的方法利用重参数化功能来提高训练速度和鲁棒性(如:Prefix Tuning 中的 MLP 、P-Tuning 中的 LSTM)。在 P-tuning v2 中,作者发现重参数化的改进很小,尤其...