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  【LLM】Prompt tuning大模型微調(diào)實戰(zhàn)

  prompt tuning可看做是prefix tuning的簡化版本，在輸入層加入prompt tokens，并不需要加入MLP進行調(diào)整來解決難訓練的問題，作者實驗表明隨著預訓練模型參數(shù)量的增加，prompt tuning效果逼近fine tuning效果 之前提到過可以借助 peft 庫（Parameter-Efficient Fine-Tuning）進行微調(diào)，支持如下tuni

  2024年02月13日

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  大語言模型LLM微調(diào)技術：Prompt Tuning

  截止23年3月底，語言模型發(fā)展走過了三個階段： 第一階段 ：設計一系列的自監(jiān)督訓練目標（MLM、NSP等），設計新穎的模型架構(gòu)（Transformer），遵循Pre-training和Fine-tuning范式。典型代表是BERT、GPT、XLNet等； 第二階段 ：逐步擴大模型參數(shù)和訓練語料規(guī)模，探索不同類型的架構(gòu)。

  2024年02月03日

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• [算法前沿]--008- AIGC和LLM下的Prompt Tuning微調(diào)范式

  2023年07月04日

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  【論文解讀】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

  一.介紹 1.1 前置知識 1.1.1?in-context learning At the limit, GPT-3 (Brown et al, 2020) can be deployed using in-context learning, which is a form of prompting, without modifying any LM parameters. \\\"部署\\\" 指的是將 GPT-3 模型用于實際應用或特定任務的過程。 \\\"In-context learning\\\" 是一種 通過提供上下文或附加信息來指導

  2024年02月07日

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  Prompt-Tuning（一)

  ?一、預訓練語言模型的發(fā)展過程 第一階段的模型主要是基于自監(jiān)督學習的訓練目標，其中常見的目標包括掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）。這些模型采用了Transformer架構(gòu)，并遵循了Pre-training和Fine-tuning的訓練范式。通過預訓練模型在大規(guī)模無標簽數(shù)據(jù)上進行學習，可

  2024年02月07日

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  Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的流程圖與偽代碼實現(xiàn)

  流程圖： 代碼： 流程圖： 代碼： 流程圖： 代碼：

  2024年02月11日

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  ChatGLM-6B的P-Tuning微調(diào)詳細步驟及結(jié)果驗證

  ChatGLM-6B 倉庫地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B/P-Tuning 倉庫地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B/tree/main/ptuning 1.1 P-Tuning v2簡介 P-Tuning 是一種較新的模型微調(diào)方法，它采用了參數(shù)剪枝的技術，可以將微調(diào)的參數(shù)量減少到原來的0.1%。具體來說， P-Tuning v2 是基于 P-Tuning v1 的

  2024年02月06日

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  ChatGLM-6B 部署與 P-Tuning 微調(diào)實戰(zhàn)-使用Pycharm實戰(zhàn)

  ChatGLM-6B 是一個開源的、支持中英雙語的對話語言模型，基于 General Language Model (GLM) 架構(gòu)，具有 62 億參數(shù)。結(jié)合模型量化技術，用戶可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4 量化級別下最低只需 6GB 顯存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技術，針對中文問答和對話進行了優(yōu)

  2024年02月15日

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• 基于 P-Tuning v2 進行 ChatGLM2-6B 微調(diào)實踐

  1. SFT監(jiān)督微調(diào)：適用于在源任務中具有較高性能的模型進行微調(diào)，學習率較小。常見任務包括中文實體識別、語言模型訓練、UIE模型微調(diào)。優(yōu)點是可以快速適應目標任務，但缺點是可能需要較長的訓練時間和大量數(shù)據(jù)。 2. LoRA微調(diào)：通過高階矩陣秩的分解減少微調(diào)參數(shù)量，不

  2024年02月08日

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  大模型PEFT技術原理（一）：BitFit、Prefix Tuning、Prompt Tuning

  ? ? ? ?隨著預訓練模型的參數(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人研究員對于大模型的 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)高效遷移學習方法（Parameter-efficient Transfer Learning），即固定住Pretrain Language model（PLM）的大部

  2024年01月25日

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