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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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BERTGithub开源项目微调深度学习自然语言处理预训练
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GithubVL-LLMVL-LLaMAVL-VicunaVPGTrans开源项目视觉提示生成器
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BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型，源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层，专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧，BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色，保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。
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本文综述了大型语言模型的指令微调技术，包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素，如数据集规模和质量等，并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。
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