PrefixTuning

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。

深度学习算法与自然语言处理·2024-02-05 05:45

Prompt Learning 的几个重点paper

PrefixTuning:Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration在输入token之前构造一段任务相关的virtualtokens作为

wang2008start·2024-01-30 09:29

迈向高效LLM微调：低秩适应（LoRA）技术的原理与实践

正如我们在前一篇文章中讨论的（一文读懂大型语言模型参数高效微调：PrefixTuning与LL

wwlsm_zql·2024-01-16 14:31

大模型微调及生态简单介绍

全球开源大模型性能评估榜单中文语言模型——ChatGLM基于ChatGLM的多模态⼤模型大模型微调LLM⼤语⾔模型⼀般训练过程为什么需要微调高效微调技术⽅法概述⾼效微调⽅法一：LoRA微调方法高效微调⽅法⼆：PrefixTuning

天天写点代码·2024-01-14 16:38

关于lora的理解

参数高效微调技术-知乎(zhihu.com)图解大模型微调系列之：大模型低秩适配器LoRA（原理篇）-知乎(zhihu.com)一、为什么选lora目前主流的微调方法：全参数微调、AdapterTuning、PrefixTuning

wozwdaqian·2024-01-13 04:39

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

OptimizingContinuousPromptsforGeneration论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.00190代码链接：https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning1.1

PaperWeekly·2023-12-18 12:44

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

O&REO·2023-12-15 13:26

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

清华提出 SoRA，参数量只有 LoRA 的 70%，表现更好！

在先前的工作中，全量微调的训练代价昂贵、AdapterTuning的训练和推理存在延迟，PrefixTuning会减少原始训练数据中的有效文字长度，因此有人提出使用低秩微调LoRA，在原始预训练矩阵的旁路上

夕小瑶·2023-12-02 07:34

【论文解读】The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

一.介绍1.1promotetuning和prefixtuning的关系“前缀调优”的简化版1.2大致实现冻结了整个预训练模型，并且只允许每个下游任务附加k个可调令牌到输入文本。

weixin_50862344·2023-10-21 18:51

TOWARDS A UNIFIED VIEW OF PARAMETER-EFFICIENT TRANSFER LEARNING

关于参数有效迁移学习的统一观点摘要1引言2前言2.1Transformer结构综述2.2之前的参数高效调优方法综述3弥合差距-统一的视角3.1仔细观察PrefixTuning3.2统一框架3.3迁移的设计元素

UnknownBody·2023-10-21 18:44

2021-arxiv-Prefix-Tuning- Optimizing Continuous Prompts for Generation

arxiv-Prefix-Tuning-OptimizingContinuousPromptsforGenerationPaper：https://arxiv.org/pdf/2101.00190.pdfCode：https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning

发呆的比目鱼·2023-10-20 06:24

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

PrefixTuning简述PrefixTuning（论文：Prefix-Tuning:Optimizing

Python算法实战·2023-10-16 01:42

大模型微调概览

文章目录微调和高效微调高效微调技术方法概述高效微调方法一：LoRA高效微调方法二:PrefixTuning高效微调方法三:PromptTuning高效微调方法四:P-Tuningv2基于强化学习的进阶微调方法

伊织code·2023-10-03 22:29

[论文笔记]Prompt Tuning

可以看成是prefixtuning的简化版。总体介绍最近的研究表明，提示设计(promptdesign)在通过文本提示调节冻结的GPT-3模型行为方面表现出惊人的有效性。提示通常由一些任务描述

愤怒的可乐·2023-09-22 09:47

落地领域大模型应知必会(2): 轻量化微调

接下来，本文将介绍轻量化大模型微调技术，重点关注PromptTuning和PrefixTuning。以下是译文，Enjoy!本文经原作者授权，由BaihaiIDP编

·2023-09-09 00:32

19篇论文速览大模型微调技术进展与热门方法

目前较为流行的大模型微调技术是PEFT(Parameter-EfficientFineTuning)，只对部分的参数进行训练，主要有PromptTuning、PrefixTuning、L

深度之眼·2023-09-02 07:52

【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

大模型微调实践遗留问题1

PromptTuning方式可以看做是PrefixTuning的简化，固定整个预训练模型参数，只允许将每个下游任务的额外k个可更新的tokens(作为template

YingJingh·2023-06-24 05:10

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

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

Delta tuning（只抓核心）

(2)prefixtuning(3)prompttuningtransfor

做好当下，一切随缘吧·2022-09-27 07:34

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