P-Tuning

大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析

RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容，使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等，支持多模态、LoRA、P-Tuning

阿里技术·2024-09-07 23:32

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

本文将重点介绍五种不同的微调方法：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，并对它们进行总结。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

大模型微调技术（Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA）_adapter微调 p tuning

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，也出现了一些多模态的大模型，比如百度的文心一言、讯飞星火认知大模型等等。要想训练一个针对特定领域的大模型，如果采用全量参数微调（FullParameterFutu

Cc不爱吃洋葱·2024-08-26 19:12

大模型推理优化实践：KV cache 复用与投机采样

RTP-LLM还支持包括多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化等

阿里技术·2024-02-12 15:01

大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践

大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集、测试数据集准备微调参数调整（train.sh\evaluate.sh)参数说明备查训练推理验证可能会遇到的问题及解决LLM微调基础LLM微调可以对原有预模型进行专业领域知识的训练，相关领域知识

North_D·2024-02-12 13:59

一文辨析清楚LORA、Prompt Tuning、P-Tuning、Adapter 、Prefix等大模型微调方法

本文探讨了大模型微调的核心概念和方法，详细介绍了如LoRA、AdapterTuning、PrefixTuning等多种微调策略。每种方法的原理、优势及适用场景都有详尽阐述，大家可以根据不同的应用需求和计算资源，选择到最合适自己的微调途径。希望本文能对想了解大模型原理、面试的同学，有所帮助，喜欢本文记得收藏、关注、点赞，面试&技术交流，文末获取文章目录一、大模型微调的基本概念二、大模型典型网络架构1

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-05 05:45

【模型微调】| 各类微调模型总结 P-Tuning，Prefix，P-tuning v2，LoRA

文章目录1微调背景1.1Fullfine-tuning全参数微调（FFT）1.2parameter-Efficient-fine-tuning部分参数微调（PEFT）2提示词调整训练法2.1P-Tuning2.2Prefix2.3P-Tuningv23结构调整训练法3.1Adaptertuning3.2LoRA微调大模型方法最全综述各种各样的微调模型在最近两三年很火爆，想要去讲明白这些方法并不容易

Qodicat·2024-02-03 15:02

python&anconda系列（亲测有效）：ChatGLM：win11部署大模型实例并正常启动、ChatGLM2-6B 模型基于 P-Tuning v2 的微调

ChatGLM：win11部署大模型实例并正常启动、ChatGLM2-6B模型基于P-Tuningv2的微调一.anconda1.anconda安装2.环境变量配置3.使用过程中的问题已经解决的问题环境方面1.cmd/powershell/anacondaprompt提示“系统找不到指定的路径”2.一直卡在loadingapplications或弹出Thereisaninstanceofanaco

坦笑&&life·2024-01-29 15:20

大规模语言模型高效参数微调--P-Tuning 微调系列

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。

hanscalZheng·2024-01-19 14:05

深度解析 P-tuning v2 为什么对大模型有效

理论部分论文及项目地址论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf项目地址：https://github.com/THUDM/P-tuning-v2技术背景P-tuningv2的产生源于对bert类模型开创的微调（fine-tuning）方法的一系列改进。fine-tuning。预训练的语言模型(Pretrainedlanguagemodel)提高了广泛的自然

weixin_45079449·2024-01-19 14:05

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了。然而，人工构建这样的模版有时候也是比较困难的，而且不同的模版效果差别也很大，如果能够通过少量样本来自动构建模版，也是非常有价值的。主要的思想是借助由自然语言构成的模版（英文

zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

prompt-tuningv1当模型尺寸较小时，尤其是小于100亿个参数时，它仍然表现不佳。P-tuningv2是优化版本ofprefix-tuning，起源于使用deepprompttuning,在预训练模型的每一层使用continuousprompts，Deepprompttuning增加了continuousprompts的容量也缩小了在各种设置中进行微调的差距，尤其是对于小型模型和复杂任务

Tsukinousag1·2024-01-19 14:04

ChatGLM-6B部署和微调实例

文章目录前言一、ChatGLM-6B安装1.1下载1.2环境安装二、ChatGLM-6B推理三、P-tuning微调3.1微调数据集3.2微调训练3.3微调评估3.4调用新的模型进行推理总结前言ChatGLM

drj御用programmer·2024-01-17 18:41

用通俗易懂的方式讲解：大模型微调方法总结

大家好，今天给大家分享大模型微调方法：LoRA,Adapter,Prefix-tuning，P-tuning，Prompt-tuning。

机器学习社区·2024-01-14 03:03

GPT Understands, Too

1.介绍传统fine-tune（使用训练数据来微调模型参数），GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果，关于NLU任务的一种新方法P-tuning，采用可训练的连续的promptembeddings

Tsukinousag·2024-01-12 06:23

论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1介绍提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示，这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。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，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配，同时只有0.

智慧医疗探索者·2024-01-07 10:35

基于 P-Tuning的高效微调ChatGLM2-6B

1ChatGLM2-6B介绍ChatGLM是清华技术成果转化的公司智谱AI研发的支持中英双语的对话机器人。ChatGLM基于GLM130B千亿基础模型训练，它具备多领域知识、代码能力、常识推理及运用能力；支持与用户通过自然语言对话进行交互，处理多种自然语言任务。比如：对话聊天、智能问答、创作文章、创作剧本、事件抽取、生成代码等等。代码地址：https://github.com/THUDM/Chat

智慧医疗探索者·2024-01-04 15:38

大语言模型LLM微调技术：P-Tuning

1引言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为语

智慧医疗探索者·2024-01-04 07:28

ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战-使用Pycharm实战

国产大模型ChatGLM-6B微调+部署入门-使用Pycharm实战1.ChatGLM模型介绍ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于GeneralLanguageModel(GLM)架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术，针对中文问答和对话

chengjinpei·2023-12-30 09:38

Continuous Optimization：从Prefix-tuning到更强大的P-Tuning V2

©作者|李国趸单位|浙江大学硕士生研究方向|少样本学习Prefix-Tuning论文标题：Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.00190代码链接：https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning1.1动机在prefix-tun

PaperWeekly·2023-12-18 12:44

【ChatGLM2-6B】问题解决cannot import name ‘Doc‘ from ‘typing_extensions‘

问题描述在运行ChatGLM2-6B大语言模型和使用P-Tuning训练的时候，出现如下错误cannotimportname'Doc'from'typing_extensions'问题原因因为安装的typing_extensions

太空眼睛·2023-12-15 18:00

【ChatGLM2-6B】P-Tuning训练微调

机器配置阿里云GPU规格ecs.gn6i-c4g1.xlargeNVIDIAT4显卡*1GPU显存16G*1准备训练数据进入/ChatGLM-6B/ptuningmkdirAdvertiseGencdAdvertiseGen上传dev.json和train.json内容都是{"content":"你是谁","summary":"你好，我是V校人工智能，江湖人称V-Chat。"}{"content"

太空眼睛·2023-12-15 18:30

简述大模型微调方案：Prefix-Tuning Prompt-Tuning P-Tuning Lora QLora IA3 PEFT

PrefixTuning2021年斯坦福的研究人员在论文《Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration》中提出了PrefixTuning方法。与Full-finetuning更新所有参数的方式不同，该方法是在输入token之前构造一段任务相关的virtualtokens作为Prefix，然后训练的时候只更新Prefix部分的参数，而T

O&REO·2023-12-15 13:26

不用再找，这是大模型 LLM 微调经验最全总结

大家好，今天对大模型微调项目代码进行了重构，支持ChatGLM和ChatGLM2模型微调的切换，增加了代码的可读性，并且支持Freeze方法、Lora方法、P-Tuning方法、「全量参数方法」微调。

Python算法实战·2023-12-15 02:32

用通俗的方法讲解：大模型微调训练详细说明（附理论+实践代码）

本文内容如下介绍了大模型训练的微调方法，包括prompttuning、prefixtuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。

Python算法实战·2023-12-05 11:04

P-Tuning v2论文概述

P-Tuningv2论文概述P-Tuningv2论文概述前言微调的限制性P-Tuning的缺陷P-Tuningv2摘要论文十问NLU任务优化点实验数据集预训练模型实验结果消融实验结论P-Tuningv2

江小皮不皮·2023-12-04 00:40

基于P-Tuning v2微调ChatGLM2-6B的操作步骤（环境已设置好）

1.P-Tuningv2结2.具体操作步骤如下：步骤1.sourceactivate（condaenvlist）condaactivatetorch1.13pipinstallrouge_chinesenltkjiebadatasetscondaactivatechatglm2-6b步骤2.gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B步骤3.cdChat

zrdsunshine·2023-12-01 22:20

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

GPT实战系列-如何使用P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型？文章目录GPT实战系列-如何使用P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型？

Alex_StarSky·2023-11-19 08:37

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

GPT实战系列-如何使用P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型？

Alex_StarSky·2023-11-19 08:04

【论文】P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1.论文介绍1.1之前的方法存在的局限性缺乏跨尺度的普遍性。模型参数较少时，远不如微调任务间缺乏通用性。有效性可能只能局限在一些特定的任务中1.2当前方法的改进如上图所示，不同层中的promote被添加为前缀令牌1.3优化与实现embeddingVSMLP重参数化作者的观点是：它的有用性取决于任务和数据集。（如上图Prompt长度一般来说，简单的分类任务喜欢较短的提示(少于20个);硬序列标记任务

weixin_50862344·2023-11-17 05:01

【ChatGLM2-6B微调】6GB显存实现ChatGLM2-6B大模型微调！

进行快速部署采用了5条训练数据，训练时长在四个半小时左右，主要参考以下教程进行复现参考链接：《ChatGLM-6B部署与P-Tuning微调实战》https://mp.weixin.qq.com/s/xSF23H

yurous·2023-11-08 20:48

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读目录GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读ChatGLM2模型1、P-Tuning模型微调2、微调训练配置参数train.sh中配置参数训练配置信息模型配置信息附录

Alex_StarSky·2023-11-02 22:57

ubuntu18.4（后改为20.4）部署chatglm2并进行基于 P-Tuning v2 的微调

下载驱动NVIDIA显卡驱动官方下载地址下载好对应驱动并放在某个目录下，在Linux系统中安装NVIDIA显卡驱动前,建议先卸载Linux系统自带的显卡驱动nouveau。禁用nouveau首先，编辑黑名单配置。vim/etc/modprobe.d/blacklist.conf在文件的最后添加下面两行。blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0然后，输入下面的命

小草cys·2023-10-31 02:10

P-Tuning 源码分析

P-Tuning源码分析classPromptEncoder(torch.nn.Module):"""```py>>>frompeftimportPromptEncoder,PromptEncoderConfig

发呆的比目鱼·2023-10-30 11:31

ChatGLM系列三：Freeze微调

目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法。

永胜永胜·2023-10-29 11:40

ChatGLM系列五：Lora微调

目前主流对大模型进行微调方法有三种：Freeze方法、P-Tuning方法和Lora方法LoRA:在大型语言模型上对指定参数（权重矩阵）并行增加额外的低秩矩阵，并在模型训练过程中，仅训练额外增加的并行低秩矩阵的参数

永胜永胜·2023-10-29 11:34

清华P-Tuning v2大幅提升小模型性能，NER也可promp tuning了！

每天给你送来NLP技术干货！文|JayJay来自|高能AI近日，清华大学发布P-Tuningv2版本，其重点解决了Prompttuning在小模型上效果不佳的问题（如下图所示），并将Prompttuning拓展至更复杂的NLU任务，如MRC答案抽取、NER实体抽取等序列标注任务。P-Tuningv2并不是一个全新的方法，其事实上是将文本生成的prefix-tuning技术适配到NLU任务中，其主要

zenRRan·2023-10-26 07:13

大语言模型面试心路历程【0 offer版】

InstructGPT的训练过程2.critic网络的作用3.LSTM的原理，GRU与LSTM有什么不同4.讲一下Bert的结构5.讲一下自己的论文【KBQA相关】6.GLM的结构和微调了哪些参数7.LoRA和P-tuning

抓个马尾女孩·2023-10-20 23:40

chatglm2微调—ptuning

P-Tuning:在输入的embedding层前，将prompt转换为可学习的额外一层embedding层.P-Tuning，仅对大模型的Embedding加入新的参数。

babyzbb636·2023-10-19 12:18

大模型-DeltaTuning-增量式03：Prompt-Tuning（连续型）（P-tuning v1）【只在输入层加入可训练参数层】

一、前言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为

u013250861·2023-10-16 01:14

大模型微调原理与代码实战案例（三）：Prefix Tuning / P-Tuning v2

随着ChatGPT的快速崛起，大型模型的时代正在发生革命性变化。但对于很多人而言，进行大型模型的预训练或全面微调似乎是遥不可及的。不过随着多种高效参数微调技术的涌现，科研人员和普通开发者都有机会尝试微调这些庞大的模型了。本文我将分享了大模型微调技术的原理及代码案例，完整版代码，可在文末获取。PrefixTuning简述PrefixTuning（论文：Prefix-Tuning:Optimizing

Python算法实战·2023-10-16 01:42

冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prom

野生的狒狒·2023-10-16 01:42

ChatGLM2-6B微调实践-P-Tuning方案

安装CUDA3、安装PyTorch4、安装ChatGLM2-6B微调实践1、准备数据集2、安装python依赖3、微调并训练新模型4、微调后模型的推理与评估5、验证与评估微调后的模型6、微调模型优化7、P-Tuning

我在北国不背锅·2023-10-10 19:36

ChatGLM2-6B 模型本地部署及基于 P-Tuning v2 的微调

是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，还引入了更强大的性能、更强大的性能、更高效的推理、更高效的推理四大特性，本文将详细阐述如何本地部署、P-Tuning

天于·2023-10-09 04:06

（三）ChatGLM-6B 的 DeepSpeed/P-Tuning v2微调

sawyes·2023-10-09 04:05

使用DeepSpeed/P-Tuning v2对ChatGLM-6B进行微调

P-Tuningv2简介P-Tuning是一种较新的模型微调方法，它采用了参数剪枝的技术，可以将微

luoganttcc·2023-10-09 04:34

ChatGLM-6B 部署与 P-Tuning 微调实战

自从ChatGPT爆火以来，树先生一直琢磨想打造一个垂直领域的LLM专属模型，但学习文本大模型的技术原理，从头打造一个LLM模型难度极大，所以这事儿就一直搁置了。但最近一个月，开源文本大模型如雨后春笋般接踵而至，例如LLaMA、Alpaca、Vicuna、ChatGLM-6B等。树先生觉得这个事有着落了，毕竟站在巨人的肩膀上，离成功就会更近一步。经过比较，我选择了ChatGLM-6B作为预训练模型

程序员树先生·2023-10-09 04:29

peft代码解读:Prefix Tuning/LoRA/P-Tuning/Prompt Tuning

GitHub-Xianchao-Wu/peft:PEFT:State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning:Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration,P-T

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-26 23:16

[论文学习]P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Task

[论文学习]P-TuningV2P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksP-Tuningv2一种在不同规模和任务中都可与微调相媲美的Prompt-Tuning方法,但并不是一个全新的方法，将文本生成的Prefix-Tuning优化并适应到NLU任务中,成为一个跨规模和NLU任

simpsun·2023-09-26 23:44

ChatGLM2-6B微调实践

ChatGLM-Efficient-Tuninghttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning第一个是ChatGLM2官方的git地址，工程可以实现使用P-Tuning

weixin_43870390·2023-09-26 12:49

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