Prompt-Tuning、P-Tuning和Prefix-Tuning区别和代码实现【转】 转载 marsggbo 2024-07-06 19:54:25 文章标签 系统 文章分类 HarmonyOS 后端开发 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:Deepspeed ZeRO系列算法原理+通信开销详解 下一篇:二进制中为什么负数是正数取反再加一 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 【Intel Hackathon大赛】基于OpenVINO™ Model Optimizer + ChatGLM-6B + P-Tuning的AI新闻小助手 随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域迎来了前所未有的变革,而大语言模型(Large Language Model, LLM)作为这一变革的核心驱动力,正逐步成为连接人类语言与机器智能的桥梁。LLM通过海量文本数据的学习,掌握了丰富的语言知识、上下文理解能力以及生成高质量文本的能力,为智能教学、智能客服、虚拟助手等多个领域的应用提供了强大的技术支持和无限可能。将OpenVINO™ 深度学习 迭代 归一化 @NotNull、@NotEmpty 和 @NotBlank 区别和使用 @NotNull、@NotEmpty 和 @NotBlank 是 Java Bean Validation (JSR 380)规范中定义的注解,通常用于验证对象的属性是否满足特定的条件。这些注解常用于后端验证,确保接收到的数据符合预期。@NotEmpty用途:验证一个对象是否不为null。注意:它只能验证对象本身是否为null,而不能验证对象内部的内容是否为空。例如,对于一个字符串,@NotNul 字符串 空字符串 字符串长度 Vue和React的区别 Vue 和 React 是当前最流行的前端框架之一,它们都具有独特的优势和不同的设计理念。在本文中,我们将比较 Vue 和 React 的一些关键方面,包括语法、组件化、状态管理、生态系统、性能和可测试性。语法Vue 和 React 的语法非常不同。Vue 使用模板语法,模板语法允许开发人员将 HTML 和 JavaScript 结合在一起,以创建可重用的组件。例如,下面是一个简单的 Vue Vue 开发人员 单元测试 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning 随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。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。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L 过拟合 初始模型 数据集 大模型微调方法总结:LoRA, Adapter, Prefix-tuning, P-tuning, Prompt-tuning 随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,大模型微调(finetune)方法成为了提高模型性能的关键手段。本文将对LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微调方法进行总结,帮助读者更好地理解和应用这些技术。 提示信息 机器翻译 问答系统 解密Prompt系列3. 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 prompt 人工智能 自然语言处理 机器学习 深度学习 No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning 说起fine-tuning,大家再熟悉不过了,NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning,因为下游任务是多种多样的,所以每种下游任务都要有个副本,并且finetune会改变所有的参数。 机器学习 深度学习 nlp 人工智能 算法 Prompt-Tuning这么好用? 使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射 深度学习 机器学习 人工智能 python 自然语言处理 Prefix-Tuning 阅读笔记 微调的时候,把预训练好的大transformer固定住不训练,在大transformer前面拼接几个token的参数, 深度学习 数据集 拟合 【NLP】Prompt-Tuning这么好用? 作者:十方使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuni 人工智能 机器学习 深度学习 python 神经网络 探索Prompt-Tuning的奥秘 在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)方面,Prompt-tuning正逐渐成为一个炙手可热的话题。作为一种新兴的技术,它不仅能提高模型的性能,还能显著减少训练和推理的成本。今天,我们将深入探讨Prompt-tuning的工作原理、应用场景以及它为何如此重要。什么是Prompt-tuning?在我们深入探讨Prompt-tuning之前,先来了解一下Prompt(提示词)是什么。在NL 加载 数据集 情感分类 Prompt Tuning 因此,我们需要的是先设计好任务相关的指令,使得这些指令是可读的,可在真实场景下使用的。iPET旨在先从预训练模型开始, 人工智能 语言模型 过拟合 文本分类 Prompt-Tuning:大模型微调技术 随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。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、 计算复杂度 深度学习 优化技巧 论文解读:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 论文解读:Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation &emps;本文我们提出一种prefix-tuning方法,其是一个轻量级的fine-tuning方法用于自然语言处理的生成任务。该方法可以保持预训练语言模型参数固定(frozen),而只需要在task-specific vector(称为prefix)上进行优 自然语言处理 深度学习 人工智能 Prompt 语言模型 论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks 论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Finetuning Universally Across Scales and Tasks P-tuning等方法的提出,避免了人工构建离散的template,而让模型可以自动学习continuous embedding,然而P-tuning在一些复杂的自然语言理解(Natural Lan 自然语言处理 深度学习 机器学习 语言模型 自然语言理解 Prompt Tuning已经全面超越 Fine Tuning了? 文|杰瑞和他的猫近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提出,甚至在没有标注数据的情况下,也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prompt learning 思想和 数据 模板方法 搜索 NLPer福利!清华推出Prompt-tuning开源工具包,取代传统的微调fine-tuning 大家好,我是对白。今天要给大家推荐一下我校计算机系NLP实验室的最新成果:OpenPrompt开源工具包。有了它,初学者也可轻松部署Prompt-learning框架来利用预训练模型解决各种NLP问题,下面就让我们一起来看看吧。如何高效地使用大规模预训练语言模型(Pre-trained Language Models, PLMs)是近年 自然语言处理 深度学习 python 数据集 语言模型 论文解读:Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classifica 论文解读:Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification 在预训练语言模型上使用与任务相关的prompt进行微调已经成为目前很有前途的方法。先前的研究表明了在小样本场景下采用基于prompt-tuning的效果比传统通过添加分类器的微调更有效。P 自然语言处理 人工智能 深度学习 语言模型 权重 【提示学习】Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classific 文章思路是数据增强+去噪,不过数据增强在于verbalizer对于label space至expanding word space的映射,引入外部的扩展标签词集,辅助分类,去噪并不新颖,就是在细化两个场景,zeroshot滤掉扩展标签词集的低频 提示学习 KPT Knowledgeable Prompt-tuning 去噪 Fine-tuning: 深度解析P-tuning v2在大模型上的应用 随着深度学习技术的不断发展,大模型在自然语言处理(NLU)领域的应用越来越广泛。然而,大模型的训练和微调往往需要大量的计算资源和时间,这给实际应用带来了很大的挑战。P-tuning v2作为一种有效的微调方法,对于大模型也表现出了良好的性能。本文将深入解析P-tuning v2为什么对大模型有效。一、P-tuning v2的基本原理P-tuning v2是一种基于预训练模型的微调方法,其基本原理是 提示信息 泛化 深度学习 python继承如何初始化父类 关于Python中的多父类继承一直不太熟悉,这篇写的很好。单继承在python中 来类中 子类继承了父类 子类就拥有了父类的属性和方法格式: class 子类名(父类名): class Prentice(Master):pass单继承 就是只有一个父类多继承多继承格式: class 子类名(父类1, 父类2, ...): class Prentice(Master, Sch python继承如何初始化父类 父类 子类 类继承 unity下雨贴图 【博物纳新】是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目,帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果,并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候,我们并不知道自己想要什么,直到某一天我们遇到了它。导读在知名Shader学习社区——ShadeToy中,有一个高赞作品:Heartfelt。该项目在不使用贴图的情况下,使用GLSL语言撰写了一个雨滴落在玻璃上的动态场 unity下雨贴图 贴图 动画效果 偏移量 Jquery Library包含哪些部分 jQueryjQuery是JavaScript库, 创建于2006年的开源项目. jQuery极大的简化了HTML文档操作, 事件处理, 动画和ajax等. https://www.jquery.com 开源轻量级强大的选择器对DOM操作的封装事件处理机制完善的ajax浏览器的兼容链式操作隐式迭代丰富的插件支持完善的文档<!-- 引入线上的jQuery代码 --> <script jQuery DOM操作 事件处理 Ajax 选择器 虚拟化四大架构 数据保护篇XenServer可以提供高性能、可扩展、可管理、灵活的虚拟服务器基础架构,支持硬件辅助网卡SR-IOV(主板支持VT-d技术)、网卡绑定和NetScaler VPX、PVS应用解决方案实现性能加速和网络流量智能化。而且可以通过它提供自动、无人值守和云就绪的虚拟数据中心服务。 XenServer产品支持导出OVF/OVA开放虚拟化格式/设备虚拟机。这对于客户来讲确实是非常重 虚拟化四大架构 citrix xen 虚拟化 Xen mysql mtr 数据结构 MySQL索引定义:索引(Index) 是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 提取句子主干, 就可以得到索引的本质: 索引是数据结构。 大部分数据库系统及文件系统都采用B-Tree或其变种B+Tree作为索引结构数据结构具体应用场景:数据库是如何做到快速检索的功能。 特别有意思的小例子。mysql索引原理的理解和数据结构数据结构B+树(为什么使用B+数)所有数据都存储在磁盘中,读取数据由于IO mysql mtr 数据结构 数据结构 mysql 数据 读取数据