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Prompt Tuning、Prefix Tuning和P - Tuning的区别

  • 概念方面
    • Prompt Tuning:在输入序列前添加可训练的额外Token以适配下游任务预训练语言模型参数不变。比如在文本分类中,在句子前加特定Token如“(OPINION)”,让模型理解是对观点进行分类的任务。
    • Prefix Tuning:在每层Transformer结构输入前都添加一组可训练的Token,使模型每层处理输入时都考虑这些额外信息。例如在机器翻译任务中,在每层输入前加“(TRANSLATION)”相关的可训练Token,让模型更好地进行翻译任务。
    • P - Tuning:Prompt Tuning的变体,在特定位置插入可训练的Token,早期版本位置不固定,后来的P - Tuning v2在每层也加入了Prompt tokens。如在命名实体识别任务中,在文本中实体可能出现的位置附近插入可训练Token来引导模型识别实体。
  • 操作方式方面<
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