炼丹笔记干货 作者：十方 说起fine-tuning，大家再熟悉不过了，NLP和CV领域基本都是各种预训练模型了。...使用预训练模型最重要的一步就是fine-tuning，因为下游任务是多种多样的，所以每种下游任务都要有个副本，并且finetune会改变所有的参数。...这篇论文就提出一个轻量级的替代方式，使得语言模型参数固定，优化一个较小的特定任务的向量...如下图所示: Prefix-Tuning prefix-tuning在生成式任务中可以替代fine-tuning，方法就是在自回归模型前加个prefix,z=[PREFIX;x;y]或者再encoder...参考文献 1、Prefix-Tuning:Optimizing Continuous Prompts for Genreration https://www.aminer.cn/pub/5ff4336291e01130648dc2f4
successfully completed. 4.执行调整任务 开始执行调整任务： begin dbms_sqltune.execute_tuning_task (task_name => 'zjy_sql_tuning_task...'); end; / SQL> begin 2 dbms_sqltune.execute_tuning_task 3 (task_name => 'zjy_sql_tuning_task'); 4 end...COMPLETED 1 1 6.查看调整任务建议 查看调整任务最终给出的建议： SQL> select dbms_sqltune.report_tuning_task('zjy_sql_tuning_task...') from dual; DBMS_SQLTUNE.REPORT_TUNING_TASK('ZJY_SQL_TUNING_TASK') -------------------------------...Task Name : zjy_sql_tuning_task Tuning Task Owner : ZJY Workload Type : Single SQL Statement Scope :
使用的方法来自这些论文： LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS Prefix Tuning: Prefix-Tuning: Optimizing...Continuous Prompts for Generation, P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally...Across Scales and Tasks P-Tuning: GPT Understands, Too Prompt Tuning: The Power of Scale for Parameter-Efficient...T4 15G batch_size：64 epoch：3 max_length：86 lr：3e-4 以下是结果，各位自行分析吧： 全参数微调 prefix-tuning prompt-tuning...(task_type="SEQ_CLS", num_virtual_tokens=20) elif p_type == "p-tuning": peft_type = PeftType.P_TUNING
论文原文：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation， 2021，不到一年的文章，引用已经两百多了，你说呢。...learning，还是越来越火的prompt，fine-tuning 已经out of state了。...同时，最近也有lightweight fine-tuning，即固定语言模型大部分参数，微调2-4%任务相关的参数，但是作者认为还是太多。...[image-20220516000951329.png]如图，prefix-tuning每个任务有少量prefix的参数，约占整体0.1%，远小于lightweight fine-tuning的2-4%...其中prefix-tuning是PREFIX; x; y形式，infix-tuning即x; INFIX; y下过如下图，prefix都是最优的。
VPT是一篇在视觉领域应用prompt tuning的文章，以往计算机视觉是先预训练好一个大模型，然后针对不同的下游任务去微调，VPT只需要引入少量的prompt参数（少于原来模型参数的1%）进行训练，...从上图我们可以看到VPT和现有别的tuning方式的差别：现在的tuning分为2种类型，第一种就是固定好backbone，微调分类头、微调模型主干的最后k层等；第二种就是在backbone那里，仅微调...熟悉nlp prompt learning的小伙伴这时候应该看出来了，视觉的VPT和nlp的P-Tuning真的很像，我们看看P-Tuning v2: P-Tuning v2固定住了所有其他token...对应的参数，每一层输入进transformer的时候只有prompt参数需要训练；而P-Tuning v1则只有transformer第一层对应的prompt需要训练。...所以可以说P-Tuning v1对应着VPT-Shallow，P-Tuning v2对应着VPT-Deep。
T5 1.1（在原T5上进行了细节优化） 图片 Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本，面向NLU任务，进行了更全面的效果对比，并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~...简化 对比Prefix-tuning，prompt-tuning的主要差异如下， 论文使用100个prefix token作为默认参数，大于以上prefix-tuning默认的10个token，不过差异在于...相同的prefix长度，Prompt-tuning(<0.01%)微调的参数量级要比Prefix-tuning(0.1%~1%)小10倍以上，如下图所示 图片 为什么上面prefix-tuning只微调...Model: GPT2 & BERT P-Tuning和Prompt-Tuning几乎是同时出现，思路也是无比相似。...介于Prefix-tuning和Prompt-tuning之间，这里就不细说了 苏神https://kexue.fm/archives/8295
以后的内容可能会更加多元一点，不只是STATA的使用技巧，会加入MATLAB，Python，Git等其他编程语言或者工具的总结
群里共享了一本hive调优的书记，名叫《Hive Tunning》，就忍不住开始看了，也顺便记录一下自己学到的东西，备忘！ 首先，这是hive的数据摘要，别问...
炼丹笔记干货 作者：十方 使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果，prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本，比如对于文本分类任务...论文提到verbalizer可能缺少覆盖度且引入很高的偏差和方差，所以论文提出引入额外知识到verbalizer里，构建一个Knowledgable Prompt-tuning(KPT)去提升效果。...Finetuning虽然效果很好，但是也需要充足的样本去重新训练网络，在模型tuning领域，有很多prompts的研究在预训练目标和下游任务构建了桥梁。...wv，最终weight归一化后如下: 最后就是优化的目标了，一种是averge的方式，一种是加权，如下所示: 实验 实验效果如图所示： 参考文献 1 KnowLedgeble Prompt-tuning
实例级别还可以在pfile/spfile参数文件中加 sql_trace = true
考虑到这样的几个事实: 通常我们自己的数据集都不会大(<1w) 从头开始训练耗时 解决方法就是fine-tuning....固定前几层的参数，只对最后几层进行fine-tuning Pretrained models....pre-trained model作为初始化，fine-tuning整个网络 数据集小，相似度低 小数据集没有办法进行多层或者整个网络的fine-tuning，建议保持前几层不动，fine-tuning...Caffe中如何进行fine-tuning Caffe做fine-tuning相对tensorflow很简单，只需要简单修改下配置文件就行了....(3) 训练 其实就已经改好了，是不是很简单，按照之前标准化的训练测试就好了 知乎上fine-tuning的介绍上有更加详细的介绍，可以移步去看.
beta的选择最好是非线性，可以排除1和2，选项3如果r=0, beta=-9，如果r=0, beta=0，错误取值。
Hive的标准调优清单，我们可以对照着来做我们的查询优化！
2 Fine-Tuning(微调) Fine-Tuning属于一种迁移学习方式，在自然语言处理（NLP）中，Fine-Tuning是用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。...所需的Fine-Tuning量取决于预训练语料库和任务特定语料库之间的相似性。如果两者相似，可能只需要少量的Fine-Tuning，如果两者不相似，则可能需要更多的Fine-Tuning....其实将Prompt-Oriented Fine-Tuning方法放在Prompt-Tuning这个部分合理也不合理，因为它其实是Prompt-Tuning+Fine-Tuning的结合体，将它视为Fine-Tuning...》：代表方法为Prompt Tuning 《GPT Understands, Too》：代表方法为P-tuning 《PPT: Pre-trained Prompt Tuning for Few-shot...发展的四种范式、Fine-Tuning以及Prompt-Tuning的基本思想和原理 详细叙述了Prompt-Tuning主要代表方法 分别对不同类型架构的代表模型如：BERT、GPT、T5等相关模型进行介绍
Oracle的STS(SQL Tuning Set)是一个种用于保存需要优化的SQL和相关信息的数据库对象。这里介绍一下它的使用方法。...01 — 管理STS 创建一个新的STS，注意执行之前要先向用户赋予ADMINISTER SQL TUNING SET权限，如果不记得这个权限可以在视图dba_sys_privs中查询。...SQL> grant ADMINISTER SQL TUNING SET to tpcc; Grant succeeded....----------------------------------------------------------------------------------- created by: SQL Tuning...Advisor - task: TASK_1507 2023-09-05 SYS 先删除相关联的SQL优化任务： exec DBMS_SQLTUNE.DROP_TUNING_TASK('TASK
N多年之前，刚刚接触SQL的时候，就被多表查询中的各种内连接，外连接，左外连接，右外连接等各式各样的连接弄的晕头转向。
LLM的Prompt-Tuning主流方法 面向超大规模模型的Prompt-Tuning 近两年来，随之Prompt-Tuning技术的发展，有诸多工作发现，对于超过10亿参数量的模型来说，Prompt-Tuning...Instruction-Tuning和Prompt-Tuning的核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识。...P-Tuning 与 Prefix-Tuning 的方法思路很相近，P-Tuning 利用少量连续的 embedding 参数作为 prompt使 GPT 更好的应用于 NLU 任务，而 Prefix-Tuning...是针对 NLG 任务设计，同时，P-Tuning 只在 embedding 层增加参数，而 Prefix-Tuning 在每一层都添加可训练参数。...Adapter Tuning 与 Prefix Tuning 和 Prompt Tuning 这类在输入前可训练添加 prompt embedding 参数来以少量参数适配下游任务，Adapter Tuning
基于BERT+P-Tuning方式数据预处理介绍 一、 查看项目数据集 数据存放位置：/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/P-Tuning/data...若想使用自定义数据训练，只需要仿照示例数据构建数据集 二、 编写Config类项目文件配置代码 代码路径：/Users/**/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/P-Tuning...Users/**/llm/prompt_tasks/bert-base-chinese' self.train_path = '/Users/**/llm/prompt_tasks/P-Tuning...ProjectConfig() print(pc.verbalizer) 三 编写数据处理相关代码 代码路径：/Users/***/PycharmProjects/llm/prompt_tasks/P-Tuning...[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]]) } torch.int64 小结 主要介绍了基于BERT+P-Tuning
5) 最后是使用caffe的工具将fine-tuning的网络跑起来进行训练。 ?
论文提供了两种算法用于生成矩阵M，分别是任务无关算法Child_Tuning_F (F for Task-Free)以及与具体任务相关的算法Child_Tuning_D (D for Task-Drivern...就是Fine Tuning；如果p_F=0，则没有任何参数会被更新。...Child_Tuning_D 考虑到存在不同的下游任务，作者提出一种与具体任务相关的算法Child_Tuning_D，它可以检测出对目标任务最重要的子网络（或者参数）。...就退化为了Fine Tuning。...再就是论文中的实验确实很多，实验结果表明，相比于Fine Tuning大约可以提升1.5～8.6个点不等。
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