prefix-tuning

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

Prompt-Tuning：大模型微调技术

本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术，包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
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

大模型微调大杂烩知识总结

1.前缀微调（Prefix-Tuning）前缀微调是一种针对预训练模型的微调方法，通过在模型输入前添加特定任务相关的连续前缀表示，从而引导模型生成适应特定任务的输出。
lichunericli·2024-02-15 09:56

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

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

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

自然语言处理阅读第三弹

LLM微调三种方法Prefix-Tuning/Prompt-Tuning:在模型的输入或隐层添加k个额外可训练的前缀tokens(这些前缀是连续的伪tokens,不对应真实的tokens),只训练这些前缀参数
u013308709·2023-12-23 10:17

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
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

Prefix-Tuning 论文概述

Prefix-Tuning论文概述前缀调优：优化生成的连续提示前言摘要论文十问实验数据集模型实验结论摘要任务泛化性能前缀调优：优化生成的连续提示前言大规模预训练语言模型(PLM)在下游自然语言生成任务中广泛采用
江小皮不皮·2023-12-04 00:39

Fine-tune时代结束？清华P-Tuning v2大幅提升小模型性能，NER也可promp tuning了！

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

【论文解读】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

一.介绍1.1前置知识1.1.1in-contextlearningAtthelimit,GPT-3(Brownetal,2020)canbedeployedusingin-contextlearning,whichisaformofprompting,withoutmodifyinganyLMparameters."部署"指的是将GPT-3模型用于实际应用或特定任务的过程。"In-context
weixin_50862344·2023-10-21 18:51

Prefix-Tuning源码解析

Prefix-Tuning源码解析Prefix-Tuning在PEFT包中的源码实现改写自Basedonhttps://github.com/THUDM/P-tuning-v2/blob/main/model
发呆的比目鱼·2023-10-20 06:48

【NLP经典论文精读】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1Fine-tuningfornaturallanguagegeneration2.2Lightweightfine-tuning2.3Prompting2.4Controllablegeneration2.5P
HERODING77·2023-10-16 01:13

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

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

prefix-tuning: optimizing continuous prompt for generation

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2101.00190.pdf保持LLM不变，调整一小部分参数continuoustask-specificvector，即prefix。现有的方法fine-tune，参数量太大，GPT2774M，GPT3175B。有一类方法是使用了adaptertuning，freeze大多数的ptm的参数，嵌入额外的task-specific的参数，只调整部
onlyxinbaby·2023-10-16 01:42

【LLM微调范式1】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

论文标题：Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration论文作者：XiangLisaLi,PercyLiang论文原文：https://arxiv.org
datamonday·2023-10-16 01:12

Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的流程图与伪代码实现

Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter
HanZee·2023-10-13 08:50

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

State-of-the-artParameter-EfficientFine-Tuning.PEFTLoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning:Prefix-Tuning
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

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
simpsun·2023-09-26 23:44

[论文笔记]Prefix Tuning

引言今天带来微调LLM的第二篇论文笔记Prefix-Tuning。
愤怒的可乐·2023-09-22 09:51

详解大模型微调方法Prompt Tuning(内附实现代码)

分别是Prefix-Tuning、P-Tuningv1、Parameter-EfficientPromptTuning、P-Tuningv2。
MLTalks·2023-09-05 05:34

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

LLM微调 | LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models

文章目录1、背景2、动机3、LoRA原理4、总结1、背景adapter增加了模型层数，引入了额外的推理延迟；prefix-tuning比较难训练，效果不如直接finetune。
#苦行僧·2023-07-19 11:41

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

past_key_values在P-TuningV2中的巧用

Parameter-EfficientFine-Tuning(PEFT)，其中包含下面6种方法：LoRA:LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELANGUAGEMODELSPrefixTuning:Prefix-Tuning
Charon_HN·2023-06-22 21:18

【论文精读ACL_2021】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

【论文精读ACL_2021】Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration0、前言Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Fine-tuningfornaturallanguagegeneration
旋转的油纸伞·2023-06-19 21:49

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

《Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration》阅读笔记论文题目：Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration
AI生成曾小健·2023-06-17 13:19

论文笔记 | 谷歌 Soft Prompt Learning ，Prefix-Tuning的 -＞ soft promt -＞ p tuning v2

论文笔记|谷歌SoftPromptLearningptuning->Prefix-Tuning->softpromt->ptuningv2"ThePowerofScaleforParameter-EfficientPromptTuning"EMNLP2021GoogleBrain人能理解的不一定是模型需要的，所以不如让模型自己训练所需的prompt。ExternalLinks:论文作者：Brian
AI生成曾小健·2023-06-17 06:42

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
AI生成曾小健·2023-06-16 15:45

《论文阅读》连续前缀提示Prompt：table-to-text和摘要生成 ACL2021

今天为大家带来的是《Prefix-Tuning:Op
365JHWZGo·2023-06-15 13:47

[论文阅读73]Prefix-Tuning：Optimizing Continuous Prompts for Generation

1.基本信息题目论文作者与单位来源年份Prefix-Tuning：OptimizingContinuousPromptsforGenerationXiangLisaLi等StanfordUniversityAnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics2021Citations1009
happyprince·2023-06-13 10:10

基于prefix tuning + Bert的标题党分类器

文章目录背景一、Prefix-Tuning介绍二、分类三、效果四、参阅背景近期,CSDN博客推荐流的标题党博客又多了起来,先前的基于TextCNN版本的分类模型在语义理解上能力有限,于是,便使用的更大的模型来优化
ToTensor·2023-06-11 21:33

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

Prefix-Tuning:OptimizingContinuousPromptsforGeneration思路总结IntroductionPrefix-TuningIntuitionMethodParametrizationofP_theta
HanZee·2023-04-09 04:22

ACL 2022 Dynamic Prefix-Tuning for Generative Template-based Event Extraction 论文阅读

任务形式本文任务：事件抽取。给定一段文本，事件抽取模型需要针对特定的事件类型抽取触发词（eventtriggers），以及该事件中所包含的各类论元角色（argumentrole）。如下图例子所示：输入文本：ThemanreturnedtoLosAngelesfromMexicofollowinghiscaptureTuesdaybybountyhunters.（这名男子周二被赏金猎人抓获后，从墨西
--JinJIKIKO--·2023-01-15 18:46

prompt模板模式总结记录

LanguageModelsasKnowledgeBasesmotivationLAMAProbe数据集实验结果Template-BasedNamedEntityRecognitionUsingBARTmotivation构造模板实验结果前缀模式Prefix-Tuning
kejizuiqianfang·2023-01-13 01:52

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

In-contextLearningPrefix-tuningRelatedWorkPrefix-tuning-intuitionFine-tuningResult（table-to-text）Application：Personalization参考Prefix-Tuning
HDU-Dade·2023-01-10 15:10

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

1.本文提出了Prefix-Tuning，一种轻量级的自然语言生成任务的fine-tune替代方案，使语言模型参数保持冻结状态，但是优化了一个小的连续的特定于任务的向量（这个向量称之为前缀）。
一直在路上的程序猿·2022-11-30 08:16
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