一、Prompt Tuning 二、P-Tuning 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...
目录 收起 P-Tuning P-Tuning v2 两种微调方式对比 P-Tuning 该方法的提出主要是为了解决这样一个问题:大模型的 Prompt 构造方式严重影响下游任务的效果。比如:GPT-3 采用人工构造的模版来做上下文学习(in context learning),但人工设计的模版的变化特别敏感,加一个词或 者少一个词, 或者变动位置都会造成比...
P-tuning与一些类似的技术相比有一些不同之处。例如,fine-tuning是一种常用的微调方法,它是在预训练模型的基础上,对模型的参数进行微调以适应特定任务的过程。与P-tuning相比,fine-tuning需要对整个模型进行微调,而P-tuning只需要对部分参数进行调整。此外,prefix-tuning技术是一种更为精细的微调方法,它通过只优化一...
通过这种方式,P-Tuning可以在不改变模型结构的情况下,仅通过更新少量的提示参数,实现对模型性能的优化。P-Tuning的主要优势在于计算成本低。与传统的微调方法相比,P-Tuning只需要更新提示参数,而不是整个模型的参数,从而大大减少了计算资源和时间的消耗。此外,P-Tuning还可以通过精心设计的提示,引导模型更好地关注任务...
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...
【共享LLM前沿】直观理解大模型预训练和微调!P-Tuning微调、Lora-QLora、RLHF基于人类反馈的强化学习微调,代码讲解共计3条视频,包括:大模型项目引入、1-2节 从预训练到微调、怎么理解大模型训练中的RLHF(人类反馈强化学习)?等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
P-tuning v1 微调方法是将 Prompt 加入到微调过程中,只对 Prompt 部分的参数进行训练,而语言模型的参数固定不变。如下图所示: P-tuning v1 设计一个自动的生成连续 prompt 的方法来提升模型的微调效果。由上图,P-tuning v1 的模版可以用下面公式表示: ...
如采用p-tuning, 则不同部门的应用在推理时都需要调用同一个大模型的能力。 SFT全量调参,P-tuning只调1%左右参数,是否分开部署取决于调参方式; 对于客户专有需求,两种调参方式的效果差不多,但P-tuning成本显著低,因此推荐客户用P-tuning方式。 SFT的场景泛化效果更好,若A部门应用用此方式构建,可能B部门的类似...
Prefix-Tuning Prompt Tuning P-Tuning v1 P-Tuning v2 LoRA QLoRA 冻结方法 Freeze 方法意思是,只用少部分参数训练,把模型的大部分参数冻结。 只要设置微调层的参数: # 遍历模型的所有参数和名称 for name, param in model.named_parameters(): # 指定冻结层,(layers.27, layers.26, layers.25, layers.24...
P-TuningV2 微调: 1张显卡,占用 18426MiB 显存。 LORA 微调: 1张显卡,占用 14082MiB 显存。 实机配置 目前我有三个方案: 方案1:MacBookProM1 16GB(平常用的机器,可以支撑起 LoRA…勉强跑 不推荐) 方案2:找算法组借的 2070 Super 8GB * 2 一共16GB显存(但是不能微调,后续说) ...