2. 提出了一个新的 instruction-following 数据集; 3. 代码数据全部开源,方便复现。 LLM中的两种微调范式 指令微调(Instruction Tuning)提示微调(Prompt Tuning)是大语言模型(LLM)中常用的两种微调范式。 指令微调(Instruction Tuning) 通过在训练过程中直接向模型提供明确的指令来优化模型性能的方法。这种方法强调在模...
Prompt Tuning是NLP里面对Large Language Model进行微调的一种技术,通过在输入的Token添加一些可以学习的Token,而保持模型大部分参数不变,可以将预训好的大模型迁移到特定的任务场景中,在提高LLM的泛化性的同时也会较少微调的成本。 《Visual Prompt Tuning》是将Prompt Tuning用在视觉任务中的一个工作,是Cornell Unive...
近年来,一种名为Visual Prompt Tuning(VPT)的全新微调方法引起了人们的关注。VPT是一种专门针对视觉Transformer的微调模式。它的核心思想来源于自然语言处理领域中的提示学习(prompt learning)。在VPT中,研究者们将提示符视为任务特定的连续向量,并在微调过程中通过梯度直接对其进行优化。与传统的微调方法相比,VPT仅需在...
Code:KMnP/vpt: 🔥 Visual Prompt Tuning [ECCV 2022] https://arxiv.org/abs/2203.12119 (github.com) 1. Background and Motivation: 现有深度学习方法的模型参数越来越大,且一般采用的是 pre-training 和 fune-tuning 的套路。在下游任务上进行微调时,模型的参数一般是 fully-tuned 这种套路,因此模型的参...
一项名为《Visual Prompt Tuning》的工作，旨在将Prompt Tuning应用于视觉任务，由Cornell University和Meta AI在ECCV 2022上发表。这项工作将Prompt Tuning的原理应用于视觉Transformer网络，如ViT和SWIN，通过在输入图像的特征向量中添加一个图像分类的Token特征向量，实现微调。在Visual Prompt Turning (VPT)...
特别是在视觉领域,Visual Prompt Tuning(VPT)作为一种新兴的微调技术,正逐渐受到研究者的广泛关注。本文将对VPT技术进行深度解析,探讨其原理、方法及应用。 一、VPT技术背景 在自然语言处理(NLP)领域,Prompt Tuning已经取得了显著成果。通过给预训练语言模型添加可学习的提示(Prompt),研究者能够在不改变模型大部分参数...
VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章,以往计算机视觉是先预训练好一个大模型,然后针对不同的下游任务去微调,VPT只需要引入少量的prompt参数(少于原来模型参数的1%)进行训练,就可以在很多下游任务上表现出比原来整体微调更好的效果。 从上图我们可以看到VPT和现有别的tuning方式的差别:现在的tuning分为2种类型,...
Prompt tuning: add prompt tokens but without changing or fine-tuning backbone image.png limitations of existing work: 1) 现有方法没有改变transformer最核心的key-value操作; 2) 现有方法还是不够极致节省计算量 2 this paper main idea: 1) prompt:visual tokens, + add learnable tokens into key-value...
Visual Fourier Prompt TuningRunjia Zeng 1 * , Cheng Han 2 * , Qifan Wang 3 , Chunshu Wu 4 , Tong Geng 4 ,Lifu Huang 5 , Ying Nian Wu 6 and Dongfang Liu 1†1 Rochester Institute of Technology 2 University of Missouri - Kansas City3 Meta AI 4 University of Rochester5 Virginia ...