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P-tuning-v2

深度提示调优技术提升小型模型性能 媲美传统微调方法

P-tuning v2提示调优深度学习自然语言处理参数效率Github开源项目

P-tuning v2是一种创新的提示调优策略，通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量，有效缩小了与传统微调方法的性能差距，尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明，P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果，在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平，为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。

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该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
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PiSSA是一种创新的参数高效微调方法，通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA，PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中，PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势，还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速，易于从LoRA转换。在多种模型和任务中，PiSSA均表现出色，为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。
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GithubOpenDeltaPyTorchdelta tuningtransformers参数高效微调开源项目
OpenDelta是一个高效的开源调优工具包，通过添加少量参数进行调整，可实现如前缀调优、适配器调优、Lora调优等多种方法。最新版本支持Python 3.8.13、PyTorch 1.12.1和transformers 4.22.2。
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LangGPT - 面向大语言模型的结构化提示词设计框架
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Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览
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