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[論文筆記]P-tuning

2年前作者：憤怒的可樂分類：Toy博客閱讀(15)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了[論文筆記]P-tuning。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

引言

今天帶來第四篇大模型微調(diào)的論文筆記GPT Understands, Too。

本篇工作提出的方法是P-tuning，使用可訓(xùn)練的連續(xù)提示嵌入，使GPT在NLU上表現(xiàn)比傳統(tǒng)的全量微調(diào)的GPT更好的效果。P-tuning還提高了BERT在少樣本和監(jiān)督設(shè)定下的性能，大幅減少了提示工程的需求。

總體介紹

根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)，預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型可被分為三類：?jiǎn)蜗蛘Z(yǔ)言模型(GPT)用于自然語(yǔ)言生成(NLG)；雙向語(yǔ)言模型(BERT)用于自然語(yǔ)言理解(NLU)；以及混合(hybrid)語(yǔ)言模型(XLNet和UniLM)結(jié)合了前面兩種做法。

一直以來，人們注意到GPT類的模型基于微調(diào)的情況下也在NLU上表現(xiàn)不好，因此認(rèn)為它們本質(zhì)上并不適合NLU任務(wù)。

GPT-3以其在少樣本學(xué)習(xí)和零樣本學(xué)習(xí)上的性能，尤其是在手工設(shè)置提示的情況下，已經(jīng)席卷了機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)。這個(gè)模型在使用人工設(shè)計(jì)的提示時(shí)表現(xiàn)出色，引起了廣泛的關(guān)注和討論。它表明了大規(guī)模單向語(yǔ)言模型集合適合的手工提示可能也能用于NLU任務(wù)。然而手工設(shè)置提示非常麻煩，需要進(jìn)行大量的驗(yàn)證。后面有些學(xué)者嘗試?yán)秒x散的提示，但因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是連續(xù)的，離散的提示是次優(yōu)的。

在這篇工作中，作者提出了新的方法——P-tuning，用于在連續(xù)空間自動(dòng)搜索提示填補(bǔ)了GPT和NLU應(yīng)用的差距。P-tuning使用少量連續(xù)自由的參數(shù)用作輸入到預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的提示。

簡(jiǎn)單的P-tuning方法為GPTs帶來了顯著的改進(jìn)。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-731200.html

到了這里，關(guān)于[論文筆記]P-tuning的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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