Sample script to train using pBert. pBert model available on Google Drive. This repo is a fork of huggingface repo . Installation instructions below. This repository contains op-for-op PyTorch reimplementations, pre-trained models and fine-tuning examples for: OpenAI's GPT-2 model.

Aug 14, 2024 · P-tuning v2是清华团队在P-tuning基础上提出的一种提示微调大模型方法，它旨在解决提示学习在小尺寸模型上效果不佳，以及无法对NLU下游任务通用的问题，本文对该方法进行简要介绍和实践。 相比于现有的Prompt tuning方式，P-tuning v2的调整主要体现在： 模型的结构图如下. 以330M的BERT预训练模型为例，Transformer一共12层，token的维度表征为768，设置提示长度为20，则要学习的连续提示Embedding表征为12 * [20, 768]，相比于P-tuning v1可学 …

融入 P-BERT 信息. P-BERT 为每个 token 首先预测了实体标签，得到 prompt feature ，这里考虑在 C-BERT 后融入这部分信息。 使用 LSTM 叠加在 C-BERT 最后一层：

Jan 3, 2024 · 文章探讨了从Bert时代的预训练模型微调转向Prompt新范式，特别是P-tuning及其两个版本（P-tuningv1和v2）。 P-tuningv2通过DeepPromptEncoding和Multi-taskLearning优化，使得模型在不同规模和复杂任务上表现优秀，且在大模型如ChatGLM-6B上实现了高效微调。

Jun 8, 2024 · 主要介绍了基于BERT+P-Tuning方式实现文本分类任务时数据处理步骤，并且通过代码实现：提示模板数据格式的转换，数据加载器的编码等。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划 ，分享自作者个人站点/博客。

Feb 10, 2023 · P-BERT 是一种基于 prompt 的模型，用于提取目标数据集中的隐式标签扩展特征。C-BERT 是受 LEBERT 启发的基于词汇表的模型，并进一步融合了每个词汇表的多标签特征。在第一阶段，P-BERT 对标签扩展数据集进行预训练。

BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)， MultiNLI 准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。 BERT的网络架构使用的是 《Attention is all you need》 中提出的多 …

PBERT: Fine-tuning BERT for Chinese text classification by Pinyin & phrases Resources

Jun 9, 2024 · 结论: BERT+P-Tuning模型在训练集上的表现是Precion: 76%; 注意：本项目中只用了60条样本，在接近400条样本上精确率就已经达到了76%，如果想让指标更高，可以扩增样本。 提升模型性能： 增加训练数据集（100条左右的数据）：

Dec 20, 2024 · P-tuning v2是清华团队在P-tuning基础上提出的一种提示 微调 大模型方法，它旨在解决提示学习在小尺寸模型上效果不佳，以及无法对NLU下游任务通用的问题，本文对该方法进行简要介绍和实践。 相比于现有的Prompt tuning方式，P-tuning v2的调整主要体现在： 模型的结构图如下. P-tuning v2模型结构.