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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-505488.html
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ptuning - Prefix-Tuning?- soft promt - p tuning v2 \\\"The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning\\\" EMNLP 2021 Google Brain 人能理解的不一定是模型需要的，所以不如讓模型自己訓(xùn)練所需的prompt。 論文作者：Brian Lester,?Rami Al-Rfou Google Blog: \\\"Guiding Frozen Language Models with Learned Soft Prompts\\\" Github Repo J
論文標(biāo)題：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 論文作者：Xiang Lisa Li, Percy Liang 論文原文：https://arxiv.org/abs/2101.00190 論文出處：ACL 2021 論文被引：1588（2023/10/14） 論文代碼：https://github.com/XiangLi1999/PrefixTuning 傳統(tǒng)的預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)范式的問題：下游任務(wù)微調(diào)時(shí)，需要更新
本文首發(fā)于微信公眾號(hào) CVHub，未經(jīng)授權(quán)不得以任何形式售賣或私自轉(zhuǎn)載到其它平臺(tái)，違者必究！ Title: LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-init Attention Code: https://github.com/zrrskywalker/llama-adapter PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdf Instruction-Following 指令跟隨方法：是指通過
? ? ? ?隨著預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)越來越大，尤其是175B參數(shù)大小的GPT3發(fā)布以來，讓很多中小公司和個(gè)人研究員對(duì)于大模型的 全量微調(diào) 望而卻步，近年來研究者們提出了各種各樣的參數(shù)高效遷移學(xué)習(xí)方法（Parameter-efficient Transfer Learning），即固定住Pretrain Language model（PLM）的大部
隨著，ChatGPT 迅速爆火，引發(fā)了大模型的時(shí)代變革。然而對(duì)于普通大眾來說，進(jìn)行大模型的預(yù)訓(xùn)練或者全量微調(diào)遙不可及。由此，催生了各種參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，讓科研人員或者普通開發(fā)者有機(jī)會(huì)嘗試微調(diào)大模型。 因此，該技術(shù)值得我們進(jìn)行深入分析其背后的機(jī)理，本系列大
? ? ? ?隨著預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)越來越大，尤其是175B參數(shù)大小的GPT3發(fā)布以來，讓很多中小公司和個(gè)人研究員對(duì)于大模型的全量微調(diào)望而卻步，近年來研究者們提出了各種各樣的參數(shù)高效遷移學(xué)習(xí)方法（Parameter-efficient Transfer Learning），即固定住Pretrain Language model（PLM）的大部分
LLaMA Adapter論文地址： https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdf LLaMA Adapter V2論文地址： https://arxiv.org/pdf/2304.15010.pdf LLaMA Adapter效果展示地址： LLaMA Adapter 雙語多模態(tài)通用模型 為你寫詩 - 知乎 LLaMA Adapter GitHub項(xiàng)目地址： https://github.com/OpenGVLab/LLaMA-Adapter LLaMA Adapter V2 GitHub項(xiàng)目地址（包含在
題目: Learning multiple visual domains with residual adapters 機(jī)構(gòu)：牛津VGG組 論文:
https://github.com/rancheng/LLaMA-Efficient-Tuning/blob/main/README_zh.md 支持模型： LLaMA、LLaMA-2、BLOOM、BLOOMZ、Falcon、Baichuan、Baichuan2、InternLM、Qwen、XVERSE、ChatGLM2 默認(rèn)模塊 是 --lora_target 參數(shù)的部分可選項(xiàng)。請使用 python src/train_bash.py -h 查看全部可選項(xiàng)。 對(duì)于所有“基座”（Base）模型， --
