高效微调大型预训练模型的Prompt Learning方法

发布时间:2024年01月12日

前言

近年来,自然语言处理(NLP)领域的预训练模型日益增多,应用场景也变得多样。从NER(命名实体识别)到生成任务,如何高效地使用这些模型并进行微调成为了研究和实践的重要课题。本文将深入探讨一种称为Prompt Learning的方法,通过选择模型、构建模板、定义verbalizer等步骤,以及微调过程中的优化策略,为大型模型的高效微调提供一套全面而灵活的方法。
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1 prompt learning简介

Prompt Learning(提示学习)是一种在自然语言处理(NLP)中使用预定义的提示或指导信息来影响模型行为的方法。在这种方法中,通过向模型提供具体形式的文本提示,以引导其生成特定类型的输出或执行特定的任务。Prompt Learning通常用于微调大型预训练模型,使其更好地适应特定的应用场景或任务。
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具体而言,Prompt Learning的关键思想是通过设计任务相关的提示,将任务的先验知识或约束信息引入模型中,从而更好地引导模型完成特定的任务。这可以包括在输入中加入特定的问题描述、指令或标签,以确保模型在生成文本或执行任务时遵循预期的模式。

这一方法的优势在于其简单性和通用性。通过使用提示,研究人员和从业者能够在不修改庞大的模型结构的情况下,通过微调和引导,使模型更好地适应各种任务,从而提高其性能和泛化能力。

2 prompt learning步骤

2.1 选择模型

在选择模型时,考虑任务需求和模型特性至关重要。Auto-regressive模型如GPT系列适用于生成任务,而Masked语言模型如BERT系列则适用于预测任务。T5模型以编码-译码结构为基础,适用于通用任务。模型的规模与任务需求息息相关,大模型或超大模型对于复杂任务和生成能力较强的场景更为适用。

2.2 选择模板(Template)

构建合适的模板是Prompt Learning的核心。模板可以手动构造,也可以通过自动生成。基于任务特性的人工构造模板需要先验知识,而自动生成的模板则更灵活。模板可以是文本或字符形式,也可以是结构化、带有逻辑的模板。多个模板可以融合成更强大的模板,如加权平均。不同任务需要不同的模板,因此选择适宜的模板对于任务性能至关重要。
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2.3 Verbalizer的构建

Verbalizer用于将模型输出的标签映射为具体的标签词,是将模型输出转化为可解释结果的关键步骤。Verbalizer可以人工构造,也可以通过模型输出的分布进行自动生成。在构建Verbalizer时,需要考虑如何最好地利用模型输出的分布,这将有助于提高模型的可解释性和性能。

3 Prompt Learning训练策略

深入探讨使用Prompt Learning策略的三种方式,包括预训练时的数据组织与参数优化、增加soft prompts的冻结模型与优化prompt嵌入、以及使用prompted数据进行再次预训练与zero-shot inference。

3.1 Prompting组织数据,优化参数

在使用Prompt Learning进行微调的第一种方式中,首先进行预训练阶段。将任务相关数据组织成适合模型输入的prompt形式,确保数据与任务需求对齐。 利用标准的微调方法,通过优化参数,使得模型能够更好地适应具体任务。

这一方式的优势在于简单易行,适用于一些简单的任务,同时为后续的微调奠定基础。

3.2 增加Soft Prompts,冻结模型,优化Prompt嵌入

第二种方式着眼于提高模型对任务的适应能力。增加Soft Prompts。 在预训练后,引入soft prompts,通过软性提示使得模型更好地学习任务相关信息。冻结模型参数,专注于优化prompt的嵌入,使得模型能够更好地理解和响应任务要求。

这一方式更加注重模型对任务的深层理解,能够在复杂任务上取得更好的性能。

3.3 使用Prompted数据进行预训练,再Zero-shot Inference。

第三种方式则强调在微调阶段引入任务相关数据。
使用Prompted数据进行预训练,利用构建的prompt,使用任务相关的数据进行再次预训练,以更好地适应具体任务。在微调后,模型可以进行零样本推理,即在没有特定任务数据的情况下进行推断。

这一方式强调对任务特征的敏感性,通过更多的任务相关数据,提高模型在未知任务上的泛化能力。

结论

Prompt Learning方法为高效微调大型预训练模型提供了一种灵活而全面的解决方案。通过选择适当的模型、构建合适的模板和Verbalizer,以及利用Prompt进行微调的步骤,我们能够更好地适应各种NLP任务。这一方法框架不仅简化了微调的流程,也提高了模型的性能和泛化能力,为NLP领域的应用提供了更强大的工具。

文章来源:https://blog.csdn.net/cooldream2009/article/details/135547937
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