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PLMs 通常指的是 “Prompt Learning Models”,即提示学习模型。这类模型在自然语言处理(NLP)中使用,特别是在预训练语言模型的基础上,通过引入提示(prompts)来改善模型对特定任务的理解和执行能力。以下是一些关于 PLMs 的特点:
提示(Prompt):
灵活性:
任务适应性:
简洁性:
低资源消耗:
易于实现:
可解释性:
上下文融合:
微调能力:
多样性:
PLMs 是一种利用预训练语言模型潜力的有效方法,特别是在资源受限或需要快速适应新任务的场景下。然而,PLMs 的性能很大程度上依赖于提示的设计,这可能需要一定的经验和创造力。此外,PLMs 可能不如针对特定任务训练的模型那样强大,但它们提供了一种快速、灵活的解决方案。
Parameter-Efficient Fine-Tuning(参数高效微调)是一种微调预训练模型的技术,旨在在保持大部分预训练参数不变的同时,对模型进行特定任务的适应性调整。这种方法的目的是减少训练资源的消耗,同时保持或提升模型在特定任务上的性能。以下是 Parameter-Efficient Fine-Tuning 的含义和实现方式:
参数效率:
微调:
保留预训练知识:
适应性:
选择性微调:
适配器层(Adapter Layers):
虚拟参数:
输入/输出调整:
任务特定的嵌入:
多任务学习:
正则化技术:
数据效率:
逐步微调:
元学习:
Parameter-Efficient Fine-Tuning 是一种在资源受限或需要快速适应新任务时非常有用的技术。通过只调整模型的一小部分,它可以显著减少训练时间和资源消耗,同时保持预训练模型的通用性和强大性能。
如何实现高效微调: 采用Adapter模型,长什么样子呢?看下图!
LoRA,全称为 Low-Rank Adaptation,是一种微调预训练模型的技术,它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来进行参数高效的调整。这种方法旨在在不显著增加模型参数的情况下,使预训练模型更好地适应特定任务。
低秩结构:
参数效率:
保留预训练知识:
灵活性:
易于实现:
选择权重矩阵:
引入低秩分解:
训练低秩矩阵:
反向传播:
微调策略:
正则化:
模型评估:
LoRA 是一种有效的微调技术,尤其适用于大型预训练模型,因为它可以在不显著增加参数数量的情况下,提高模型对特定任务的适应性。这种方法在资源受限或需要快速部署的场景下特别有用。
LoRA(Low-Rank Adaptation)和Adapter(适配器)都是微调预训练模型的技术,它们通过引入额外的参数来调整模型的行为,以适应特定的任务。尽管它们的目标相似,但在实现和效果上存在一些差异。以下是LoRA和Adapter的优缺点对比:
优点:
缺点:
优点:
缺点:
选择LoRA还是Adapter取决于具体的应用场景、任务需求、资源限制和性能目标。在某些情况下,这两种技术也可以结合使用,以实现更优的微调效果。
原始的 版本
prefix tuning 之后的效果:
参数高效微调方法显著减少了模型适应特定任务所需的任务特定参数。这些方法特别适用于在不需要重新训练整个模型的情况下,将大型预训练模型适配到特定任务。以下是四种主要微调方法的总结:Adapter、LoRA、Prefix Tuning 和 Soft Prompt。
Adapter
LoRA(低秩适应)
Prefix Tuning
Soft Prompt
每种微调方法在参数数量、可训练性和集成复杂性之间有不同的权衡。方法的选择取决于任务的具体要求、可用的计算资源和使用的预训练模型架构。
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