大模型微调:适应新任务的强大工具

原创
2023/12/20 11:21
阅读数 15

随着深度学习的发展,大模型微调(finetune)已经成为了一种常用的方法,可以使得预训练模型在特定任务上表现出更好的性能。本文将重点介绍大模型微调中的一些常用方法,包括LoRA,Adapter,Prefix-tuning,P-tuning和Prompt-tuning。

LoRA LoRA是一种新的微调方法,旨在利用预训练语言模型(PTLM)进行迁移学习,以适应各种自然语言处理(NLP)任务。该方法的核心思想是在PTLM中嵌入一个自适应的语言表示(ALR)模块,该模块可以学习任务特定的语言表示,并将其与PTLM中的通用语言表示相结合。通过这种方式,LoRA可以在不丢失PTLM通用性的情况下,提高其在特定任务上的性能。

Adapter Adapter是一种微调方法,它通过在预训练模型中添加一些参数来适应新的任务。这些参数可以看作是一种“适配器”,用于调整预训练模型以适应新的任务。Adapter的方法可以在不修改原始模型参数的情况下,对模型进行微调,使得它可以适应新的任务。

Prefix-tuning Prefix-tuning是一种基于预训练模型的方法,它通过在模型的输入序列中添加一些特定的前缀来适应新的任务。这些前缀可以是任务特定的词汇、语法或语义信息,用于引导模型更好地处理新的任务。Prefix-tuning可以在不丢失预训练模型的知识的前提下,提高模型在特定任务上的性能。

P-tuning P-tuning是一种微调方法,它通过对预训练模型进行重新参数化来适应新的任务。具体来说,P-tuning使用一个新的参数矩阵来替换原始模型的参数矩阵,该矩阵可以根据任务的特定数据进行训练。这种方法可以在不丢失原始模型的知识的前提下,提高模型在特定任务上的性能。

Prompt-tuning Prompt-tuning是一种基于预训练模型的微调方法,它通过使用提示(prompt)来适应新的任务。这些提示可以是任务特定的词汇、语法或语义信息,用于引导模型更好地处理新的任务。Prompt-tuning可以在不丢失预训练模型的知识的前提下,提高模型在特定任务上的性能。同时,Prompt-tuning也可以作为一种元学习方法(meta-learning),用于学习如何快速适应新的任务。

总结 大模型微调是一种常用的方法,可以使得预训练模型在特定任务上表现出更好的性能。本文介绍了LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等常用的微调方法。这些方法都可以在不丢失预训练模型的知识的前提下,提高模型在特定任务上的性能。同时,这些方法也具有不同的优缺点和适用范围,需要根据具体的应用场景选择合适的方法。

展开阅读全文
加载中
点击引领话题📣 发布并加入讨论🔥
打赏
0 评论
0 收藏
0
分享
返回顶部
顶部