P-tuning

[论文笔记]P-tuning

本篇工作提出的方法是P-tuning，使用可训练的连续提示嵌入，使GPT在NLU上表现比传统的全量微调的GPT更好的效果。
愤怒的可乐·2023-09-26 02:00

[论文笔记]P-tuning v2

引言今天带来第五篇大模型微调论文笔记P-tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningAcrossScalesandTasks。作者首先指出了prompttuning的一些不足，比如在中等规模的模型上NLU任务表现不好，还不能处理困难的序列标记任务，缺乏统一应用的能力。然后作者发现经过适当优化的prompttuing可以在各种模型规模和自然语言理
愤怒的可乐·2023-09-23 09:10

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

人工智能大语言模型微调技术：SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法、Freeze监督微调方法1.SFT监督微调1.1SFT监督微调基本概念SFT（SupervisedFine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上
·2023-09-22 01:08

ChatGLM微调基于P-Tuning/LoRA/Full parameter（中）

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进行了优化。经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、
张志翔的博客·2023-09-21 22:46

ChatGLM 项目集合

chatGLM项目对ChatGLM进行加速或者重新实现的开源项目：SwissArmyTransformer:一个Transformer统一编程框架，ChatGLM-6B已经在SAT中进行实现并可以进行P-tuning
张志翔的博客·2023-09-19 16:00

ChatGLM微调基于P-Tuning/LoRA/Full parameter（上）

1.准备环境首先必须有7个G的显存以上，torch>=1.10需要根据你的cuda版本1.1模型下载$gitlfsinstall$gitclonehttps://huggingface.co/THUDM/chatglm-6b1.2docker环境搭建环境搭建$sudodockerpullslpcat/chatglm-6b:latest$sudodockerrun-it-d-v/data/:/wor
张志翔的博客·2023-09-19 16:11

ChatGLM 通俗理解大模型的各大微调方法：从LoRA、QLoRA到P-Tuning V1/V2

前言PEFT方法仅微调少量(额外)模型参数，同时冻结预训练LLM的大部分参数第一部分高效参数微调的发展史1.1Google之AdapterTuning：嵌入在transformer里原有参数不变只微调新增的Adapter谷歌的研究人员首次在论文《Parameter-EfficientTransferLearningforNLP》提出针对BERT的PEFT微调方式，拉开了PEFT研究的序幕。他们指出
张志翔的博客·2023-09-19 09:40

Chatglm2-6b模型相关问题

Chatglm2-6b模型相关问题1.Chatglm2-6b模型p-tuning后推理答非所问2.ChatGLM2-6bptuning3.ChatGLM2-6b部署1.Chatglm2-6b模型p-tuning
GeekPlusA·2023-09-13 18:47

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（六）】——P-tuning V2训练代码解析

文章目录一.arguments.pyDataTrainingArguments类ModelArguments类QuestionAnwseringArguments类get_args()函数二.run.pyStep1.获取所有参数Step2.根据任务名称选择导入对应的get_trainerStep3.将参数args传入get_trainer,得到trainer1）根据模型名称或路径加载tokeniz
J_Xiong0117·2023-09-12 06:49

【LLM大模型】模型和指令微调方法

noteHuggingFace的PEFT是一个库（LoRA是其支持的技术之一，除此之外还有PrefixTuning、P-Tuning、PromptTuning），可以让你使用各种基于Transformer
u013250861·2023-08-25 07:16

LLM低成本微调方法

这里介绍三种主流方法：冻结，P-tuning，QLoRA。
tzc_fly·2023-08-24 08:01

大模型微调之P-tuning方法解析

转载：原文链接：大模型微调之P-tuning方法解析Part1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
qq_41771998·2023-08-23 20:25

大模型PEFT技术原理（二）：P-Tuning、P-Tuning v2

随着预训练模型的参数越来越大，尤其是175B参数大小的GPT3发布以来，让很多中小公司和个人研究员对于大模型的全量微调望而却步，近年来研究者们提出了各种各样的参数高效迁移学习方法（Parameter-efficientTransferLearning），即固定住PretrainLanguagemodel（PLM）的大部分参数，仅调整模型的一小部分参数来达到与全部参数的微调接近的效果（调整的可以是模
wshzd·2023-08-21 09:39

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（五）】——P-tuning V2

AbstractPrompttuning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，prompttuning效果不佳。我们还发现，现有的prompttuning方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏普遍性。我们提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型尺度和NLU任务
J_Xiong0117·2023-08-08 08:04

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

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
渣渣崔·2023-08-07 14:27

LLM微调 | Prefix-Tuning, Prompt-Tuning, P-tuning, P-tuning-v2

下面我只是分析讲解下这些方法的原理以及具体代码是怎么实现的，不对效果进行评价，毕竟不同任务不同数据集效果差别还是挺大的。文章目录0、hardprompt&softprompt区别1、Prefix-Tuning2、Prompt-Tuning3、P-tuning4、P-tuning-v25、来看看adapter，lora，prefix-tuing&p-tuning-v2的结构上的区别：0、hardpr
#苦行僧·2023-07-31 18:17

答粉丝问）【问题记录&解决】如何重新训练已经经过p-tuning微调的模型；自然语言处理平台dialogflow 智能对话式问答应用程序 相关问题

如果有人以你不喜欢的方式对待你，那一定是你允许的，否则他只能得逞一次。——张德芬作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5
追光者♂·2023-07-27 19:00

hugging face参数高效微调peft源码解析

大模型参数高效微调(PEFT)-知乎让天下没有难Tuning的大模型-PEFT技术简介-知乎大模型参数高效微调技术原理综述（三）-P-Tuning、P-Tuningv2-知乎你似乎来到了没有知识存在的荒原
胖胖大海·2023-07-23 09:40

P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络在之前的文章必须要GPT-3吗？不，BERT的MLM模型也能小样本学习中，我们介绍了一种名为Pattern-ExploitingTraining（PET）的方法，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
PaperWeekly·2023-07-21 22:15

LLM模型微调方法及经验总结

文章目录微调方法Freeze方法P-tuning方法prefix-tuningPromptTuningP-tuningv1P-tuningv2Lora方法Qlora方法微调经验模型选择模型大小选择数据处理微调方案英文模型需要做词表扩充吗
dzysunshine·2023-07-20 02:35

ChatGLM2-6B的P-Tuning微调

1.ChatGLM2-6B的P-Tuning微调ChatGLM2-6B：https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B模型地址：https://huggingface.co/THUDM
Maann·2023-07-19 21:35

手把手带你实现ChatGLM2-6B的P-Tuning微调

参考文献：chatglm2ptuning注意问题1：AttributeError:‘Seq2SeqTrainer’objecthasnoattribute'is_deepspeed_enabltorch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError:可能是版本太高，可以参考chatglm2的环境
stay_foolish12·2023-07-19 21:32

chatglm微调

chatGML看到【【官方教程】ChatGLM-6B微调：P-Tuning，LoRA，Fullparameter】【精准空降到15:27】https://www.bilibili.com/video/BV1fd4y1Z7Y5
python算法工程师·2023-07-19 01:29

人工智能大语言模型微调技术：SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法

人工智能大语言模型微调技术：SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法、Freeze监督微调方法1.SFT监督微调1.1SFT监督微调基本概念SFT（SupervisedFine-Tuning）监督微调是指在源数据集上预训练一个神经网络模型，即源模型。然后创建一个新的神经网络模型，即目标模型。目标模型复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。这些模型参数包含了源数据集上
汀、人工智能·2023-07-16 22:43

大模型高效微调综述上：Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning v2

文章目录一、背景1.1Tansformer1.1.1模型结构1.1.2注意力机制1.1.3注意力在Transformer中的应用1.2BERT二、`PEFT`综述2.1PEFT的分类2.2不同PEFT方法的对比三、Additivemethods3.1AdapterTuning3.1.1Adapters（2019.2.2）3.1.2AdaMix（2022.3.24）3.1.2.1Mixture-of
神洛华·2023-06-24 08:05

大模型微调实践遗留问题1

P-tuning和Prompttuning的区别和联系？P-Tuning，仅对大模型的Embedding加入新的参数。P-Tuning-V2，将大模型的Embedding和每一层前都加上新的参数。
YingJingh·2023-06-24 05:10

大模型微调方法调研

Freeze方法PT方法Lora方法AdaloraPromptTuningAdapterTuningPrefixtuning遗留问题Freeze方法对原始模型部分参数进行冻结操作，仅训练部分参数PT方法P-Tuning
YingJingh·2023-06-19 04:23

论文阅读：Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning对参数高效迁移学习的统一看法

2021年开始有越来越多的人关注这一方向并有不同的方法被提出，代表工作有prefixtuning,P-tuning,prompttuning,bitfit,LoRA等。本文中
若年封尘·2023-06-17 17:45

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
AI生成曾小健·2023-06-16 15:45

从0到1复现ChatGLM的p-tuning和lora 微调

目录1、基础环境配置2、临时更改当前环境3、安装chatglm的使用环境1.安装Python3.82.安装各种包4、跑通原本的chatglm：5、p-tuning微调：6、lora微调1、基础环境配置下载
samoyan·2023-06-16 07:51

大模型微调开源项目整理||干货

liucongg/ChatGLM-Finetuning:基于ChatGLM-6B模型，进行下游具体任务微调，涉及Freeze、Lora、P-tuning等(github.com)mymusise/ChatGLM-Tuning
思考实践·2023-06-14 12:21

[论文阅读笔记75]P-Tuning v2

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksXiaoLiu等TsinghuaUniversity清华大学2021Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf[1]L
happyprince·2023-06-13 10:10

[论文阅读笔记76]GPT Understands, Too(P-tuning)

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份GPTUnderstands,Too清华大学Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf论文代码：2.要点研究主题问题背景核心方法流程亮点数据集结论论文类型关键字微调大模型采用传统微调的gpt在自然语言理解（NLU）方面未能取得良好的效果，所以提出了P-tuning.LAMA，Sup
happyprince·2023-06-13 10:09

大模型LLM-微调经验分享&总结

模型越大对显卡的要求越高，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。笔者也通过这三种方法，在信息抽取任务上，对ChatGLM-6B大模型进行模型微调。
思考实践·2023-06-13 05:33

ChatGLM-6B微调，P-Tuning，LoRA，Full parameter

【官方教程】ChatGLM-6B微调：P-Tuning，LoRA，Fullparameter_哔哩哔哩_bilibili我们详细介绍了GLM的技术背景，以及ChatGLM-6B的微调方案，包括P-tuning
Kun Li·2023-06-09 08:52

基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库

ChatGLM-6B部署与P-Tuning微调实战今天树先生教大家无需微调就能实现垂直领域的专业问答，利用ChatGLM-6B+lang
程序员树先生·2023-06-07 16:47

大模型（LLM）训练微调综述学习

总览介绍大模型训练的微调方法，包括prompttuning、prefixtuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。介绍使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。
桂花很香,旭很美·2023-04-21 16:07

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

P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksIntroductionMethod结构优化方法实验Introduction作者首先阐述了当前行业的痛点：Fine-tuneLLM现在虽然可以为下游任务提供很好的表现，但是这个过程会受到算力、时间的限制，为多个task同时储存它们各自的
HanZee·2023-04-09 04:52

P-Tuning : GPT Understands,Too 论文笔记

P-Tuning:GPTUnderstands,Too论文笔记IntroductionMethod：P-tuning结构优化方法代码实验IntroductionLLM目前可以分为三类，Decoder-Only
HanZee·2023-04-09 04:22

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

论文链接：P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasks代码链接：https://github.com/THUDM/P-tuning-v2主要内容将prompttuning引入到NLU(NaturalLanguageUnderstanding)中，提出了P-Tuningv2，可以作
爱嘤嘤的小猪仔·2023-02-17 18:35

GPT Understands, Too论文笔记

本文提出了一种新方法P-tuning（采用了可学习的连续promptembedding），可以使得GPT的性能优于同等规模的BERT。
爱嘤嘤的小猪仔·2023-01-09 09:31

论文笔记：GPT Understands, Too

在这项工作中，作者提出了一种新方法——P-tuning，在连续空间中自动搜索提示。P-tuning利用很少的连续自由参数来作为预训练语言模型输入的提示，并使用
北在哪·2023-01-09 09:00

Prompt-based Language Models：模版增强语言模型小结

不，BERT的MLM模型也能小样本学习》，《P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能》，到智源社区在3月20日举办的《智源悟道1.0AI研究成果发布会暨大规模预训练模型交流论坛
PaperWeekly·2022-04-02 07:38

知识图谱：【知识图谱问答KBQA（四）】——P-tuning V1

Abstract虽然具有传统微调的GPT未能在自然语言理解(NLU)上取得很好的结果，但我们证明采用可训练的连续提示嵌入P-Tuning的GPT在NLU任务上可以优于或可与类似大小的BERT相媲美。
J_Xiong0117·2022-02-11 07:55
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