大模型高效微调方法综述:从Adapter到Contrastive Learning

作者:搬砖的石头2023.10.09 06:10浏览量:13

简介:大模型高效微调综述上:Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning

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大模型高效微调综述上:Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning、P-tuning
随着深度学习自然语言处理(NLP)领域的飞速发展,大型预训练模型如BERT、GPT和T5等在各种任务中表现出卓越的性能。然而,这些大模型往往需要在特定的任务数据上进行微调,以获得最佳的性能。近年来,研究人员提出了一系列高效的大模型微调方法,其中包括Adapter Tuning、AdaMix、PET、Prefix-Tuning、Prompt Tuning、P-tuning和P-tuning等。本文将对这些方法进行综述,重点突出其中的重点词汇或短语。

  1. Adapter Tuning
    Adapter Tuning是一种简单而高效的大模型微调方法。它将模型中的参数分为两类:基础模型参数和适配器参数。适配器参数在微调过程中进行更新,而基础模型参数保持不变。这大大减少了微调过程中的计算开销,同时还能获得与全模型微调相当的性能。
  2. AdaMix
    AdaMix是一种自适应混合数据增强(ADA)的方法,用于大模型的微调。它通过在训练过程中动态地混合不同难度的数据,以提高模型的泛化能力。AdaMix根据训练数据的难度自适应地调整不同难度数据的使用比例,从而优化模型的训练过程。
  3. PET
    PET(Parameter Efficient Training)是一种高效的大模型微调策略,旨在减少模型训练过程中的内存和计算开销。它通过在训练过程中动态地选择部分参数进行更新,从而降低模型的复杂度。PET方法在保持性能的同时显著提高了训练效率。
  4. Prefix-Tuning
    Prefix-Tuning是一种针对NLP任务的微调方法,它将输入序列的前缀作为额外的输入,以帮助模型更好地理解任务指令。这种方法在自然语言生成、自然语言理解和对话生成等任务中都取得了显著的性能提升。
  5. Prompt Tuning
    Prompt Tuning是一种简单而有效的大模型微调方法,它将输入序列的开始部分(即提示)作为额外的输入,以帮助模型更好地理解任务。与Prefix-Tuning类似,Prompt Tuning也关注如何利用输入序列中的上下文信息。然而,Prompt Tuning不局限于使用前缀作为提示,还可以使用任意的文本片段作为提示。
  6. P-tuning
    P-tuning是一种用于大模型微调的元学习(Meta-learning)方法。它通过学习如何微调模型来提高微调效果。在训练过程中,P-tuning对每个任务的微调策略进行学习,并根据这些策略的自适应权重对数据样本进行加权更新。这种方法有助于提高模型在不同任务上的性能表现。
  7. contrastive learning
    以上所介绍的大模型高效微调方法均关注如何充分利用给定任务的数据进行训练,从而提升模型在该任务的性能。然而,contrastive learning则关注如何从数据中选择更有信息含量的样本来训练模型。它通过将正样本和负样本同时输入模型进行训练,促使模型学习到更多的任务相关信息,从而提高模型的判别能力。
    本文对近年来提出的大模型高效微调方法进行了综述,重点突出了Adapter Tuning、AdaMix、PET
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