当前主流的LLM模型微调方法有prefix-tuning,p-tuning和lora等方法,其中LORA更注重对特征的解释和理解,而P-Tune更注重对模型参数的微调 官方网址: github.com/THUDM/ChatGL 本文根据官方评测结果,将选取P-Tuning v2技术,对chatGLM2-6B 模型进行微调 训练完成后的效果 微调步骤 前置条件 微调之前,你需要先参考上篇,...
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 输入都需要被微调，...
Prefix Tuning 简述 P-Tuning v2 简述 Prefix Tuning / P-Tuning v2 实战 结语 随着,ChatGPT 迅速爆火,引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说,进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此,催生了各种参数高效微调技术,让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此,该技术值得我们进行深入分析其...
对于复杂任务,可以考虑将Prefix Tuning/P-Tuning v2与其他微调技术(如Fine-tuning、Knowledge Distillation)结合使用,以获得更好的效果。 结论 Prefix Tuning和P-Tuning v2作为大模型参数高效微调技术的代表,通过优化模型参数的一部分而非全部,实现了在保持模型性能的同时降低计算成本的目标。在实际应用中,根据任务特点和...
简介:本文将介绍大模型参数高效微调技术之一:Prefix Tuning / P-Tuning v2。通过这个技术,可以大大提高模型微调的效率和准确性,降低过拟合的风险。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 在深度学习中,模型微调是一个非常重要的环节,它能够使模型更好地适应特定任...
LLM-04 大模型 15分钟 FineTuning 微调 ChatGLM3-6B(准备环境) 3090 24GB实战 需22GB显存 LoRA微调 P-TuningV2微调
P-tuning 的实现方式包括随机初始化的提示词编码器，以及在输入层进行的优化更新。实验结果显示，LSTM 和 MLP 在编码器的选择上表现较好，且插入的提示词数量也与数据量有关，适量即可。P-tuning v2 可被视为 Prefix-tuning 的升级版，它在模型的每一层都插入了提示词，同时去除了原始版本中使用的 ...
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, layers.23)...
P-Tuning v2的提出针对前代方法的不足，通过深度提示优化改进Prompt Tuning和P-Tuning，实现跨规模和NLU任务的通用解决方案。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，...
注意力、高效微调、量化入门 、Ptuningv2代码逐行讲解!Chatglm4318102024-04-10 17:32:02您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~8 6 25 3 课程资料+60G入门到进阶AI资源包+论文指导发刊+kaggle带队拿牌+技术问题答疑关注微信公众号:咕泡AI,回复211 获取资料包:1、超详细的人工智能学习...