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三种方法 Prefix-Tuning/Prompt-Tuning:在模型的输入或隐层添加k个额外可训练的前缀tokens(这些前缀是连续的伪tokens,不对应真实的tokens),只训练这些前缀参数； Prefix-tuning： 对于每个任务，都有一个特定的前缀被添加到输入序列的开始部分。这些前缀相当于任务特…LLM微调
三种方法
Prefix-Tuning/Prompt-Tuning:在模型的输入或隐层添加k个额外可训练的前缀tokens(这些前缀是连续的伪tokens,不对应真实的tokens),只训练这些前缀参数； Prefix-tuning： 对于每个任务，都有一个特定的前缀被添加到输入序列的开始部分。这些前缀相当于任务特定的提示，可以是一组固定的词或是可训练的嵌入向量。同时，为了防止直接更新Prefix的参数导致训练不稳定和性能下降的情况，在Prefix层前面加了MLP结构，训练完成后，只保留Prefix的参数。Prefix-tuning形式为 [PREFIX; x; y]。 class PrefixEncoder(torch.nn.Module):......if self.prefix_projection and not config.inference_mode:# Use a two-layer MLP to encode the prefixself.embedding = torch.nn.Embedding(num_virtual_tokens, token_dim)self.transform
