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Attention is All you Need
摘要
本视频介绍了参数高效微调（PEFT）技术中的Prompt Tuning方法，它通过在输入提示词前添加可训练的“软提示”（soft prompt）来实现模型微调，而无需更新大型语言模型（LLM）的全部权重。与Prompt Engineering相比，Prompt Tuning通过监督学习自动优化这些虚拟token的值，从而提高模型在特定任务上的性能。该方法在计算资源有限的情况下，能够实现与全量微调相媲美的效果，尤其是在模型规模较大时。
亮点
- 💡 Prompt Tuning 是一种参数高效的微调方法，它通过添加可训练的软提示到输入提示词中，避免了对整个LLM进行权重更新，从而显著降低了计算成本。#PEFT #PromptTuning #ParameterEfficient
- 🧠 软提示并非自然语言中的固定词汇，而是存在于连续多维嵌入空间中的虚拟token，通过监督学习优化其值，以最大化模型在特定任务上的性能。#SoftPrompt #VirtualTokens #EmbeddingSpace
- 🚀 Prompt Tuning 在模型规模达到一定程度（约100亿参数）时，其性能可以与全量微调相媲美，并且优于单纯的Prompt Engineering。#ModelSize #FullFineTuning #Performance
- 🧮 软提示的训练数据包括输入提示词和输出结果，通过更新软提示的嵌入向量来优化模型对提示词的补全，而LLM本身的权重保持不变。#TrainingData #EmbeddingVectors #ModelCompletion
- 💾 软提示体积小，易于存储和切换，使得在不同任务之间切换变得非常高效和灵活，只需更换软提示即可，而无需重新加载整个模型。#Efficiency #Flexibility #TaskSwitching