对于transformer的每一层 (不只是输入层，且每一层transformer的输入不是从上一层输出，而是随机初始化的embedding作为输入)，都在真实的句子表征前面插入若干个连续的可训练的"virtual token" embedding，这些伪...
”Prefix Tuning“ 的搜索结果
例如，如果希望LM生成一个词（例如，群众），可以在上下文中添加其常见的搭配（例如，人民），语言模型将对所需的词分配更高的概率。通过对比实验发现，前缀微调在使用更少的参数的情况下（0.1%的参数），得到了与...
前缀微调：探索NLP新境界 —— PrefixTuning项目详解 项目地址:https://gitcode.com/XiangLi1999/PrefixTuning PrefixTuning 是一个由研究员Xiang Li发起的开源项目，其主要目标是通过一种创新的预训练方法来提升大...
流程图：代码：流程图：代码：流程图：
前言 task-specific的Fine-tuning需要为一个下游任务保存一个模型（只fine-tune task-specific的网络，参数量也不是很多啊？），而本文提出的prefix-tuning为不同任务设置一个向量，插入到输入中，减少需要保存的...
NVIDIA Megatron 是一个基于 PyTorch 的分布式训练框架，用来训练超大Transformer语言模型，其通过综合应用了数据并行，Tensor并行和Pipeline并行来复现 GPT3，值得我们深入分析其背后机理。
对于Auto-Encoding类型的任务，在模型的训练和预测阶段，self-attention都可以并行计算。在hugging face实现的self-attention模块中，为了复用decode生成阶段的key和value，会传入一个past_key_values参数，如果past...
一、大模型的原理与特点 二、一个基本架构，三种形式: Parameter-Efficient Fine-Tuning 1、预训练(Pretraining) 2、指令微调阶段(Instruction Tuning Stage) 奇异值分解（SVD） ...低秩近似（Low-Rank ...
在本文中，我们提出了前缀调优（prefix-tuning）技术，这是自然语言生成任务中微调技术的轻量级替代方案，它可以冻结语言模型参数，但会优化一个小的连续任务特定向量（称为前缀）。
大模型学习路线（4）——大模型微调
标签： 学习
图1. 大模型微调技术分类一、微调分类章节一对从微调参数规模、训练流程、训练方式三个角度对微调进行不同的划分，然后对每一分类的每一微调方法进行说明。章节二以github上的Baichuan+LoRA微调源码为例，分析了LLM...
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。神经网络的每一层都包含矩阵的乘法。，对于每一个下游任务，需要单独训练一个完全独立的...
在 Prompt Tuning 中，连续提示仅插入到 Transformer 的第一层输入嵌入序列中，而在接下来的Transformer层中，连续提示位置的嵌入是由之前的 Transformer 层计算得到的。在 P-tuning v2 中，作者发现重参数化的改进...
大模型微调技术（Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA）
自然语言处理目前存在一个重要范式：一般领域数据的大规模预训练，对特定任务或领域的适应（finetune）。但是随着预训练语言模型越来越大，这个范式存在以下问题：● 当我们 finetune 大模型时，由于训练成本太高，...
在现在这大规模语言模型（LLM）盛行的时代，由于模型参数和显卡配置的因素，预训练基本是大公司或者高校可以完成的事情，而对于小公司或个人，则只能对LLM进行微调，也就是说微调少量或额外的模型参数，固定大部分预...
LLM参数有效性学习的三驾马车之一（另外两个分别是LoRA和Adapter），来自ACL 2021的prefix-tuning，受到prompt的启发，提出了一种新颖的微调范式，仅需极少的参数就能达到全量微调的性能，文章通俗易懂，但是其背后...
2022年11月30日，ChatGPT发布至今，国内外不断涌现出了不少大模型，呈现“百模大战”的景象，比如ChatGLM-6B、LLAMA、Alpaca等模型及在此模型基础上进一步开发的特定领域的大模型。今年3月15日，GPT-4发布后，也出现...
文章目录5 . LLMS自适应调优5.1指令调优5.1.1、格式化实例构造5.1.2指令调优策略5.1.3、指令调优的效果5.2、对齐调整5.2.1、比对的背景和标准5.2.2、收集用户反馈5.2.3、基于人工反馈的强化学习5.3、高效调优5.3.1、...
Abstract Prompt tuning仅使用冻结的语言模型调整连续提示，大大减少了训练时每个任务的存储和内存使用，然而，在 NLU 的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，prompt tuning效果不佳。...
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