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No Fine-Tuning, Only Prefix-Tuning

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。 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

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SQL Tuning 基础概述08 - SQL Tuning Advisor

SQL调优顾问 SQL Tuning Advisor的使用案例: 1.构建测试表T 2.定义调整任务 3.修改调整任务参数 4.执行调整任务 5.监控调整任务 6.查看调整任务建议 7.删除调整任务 1 INFORMATION SECTION ------------------------------------------------------------------------------- Tuning Task Name : zjy_sql_tuning_task Tuning Task Owner : ZJY Workload Type : Single SQL Statement Scope :

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    Tuning MATLAB code

    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

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    Fine-tuning过时啦,NLG生成任务如何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- 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。

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    Oracle SQL tuning 步骤

    一、SQL tuning之前的调整 下面这个粗略的方法能够节省数千小时乏味的SQL tuning,因为一旦调整它将影响数以百计的SQL查询。 记住,你应当总是优先考虑系统级别的SQL tuning,否则在SQL tuning之后再进行调整可能会使得你先前调整的SQL功亏一篑。 二、Oracle SQL tuning的目标 Oracle SQL tuning是一个复杂的课题。 Oracle Tuning: The Definitive Reference 这整本书描述了关于SQL tuning的细节。 总之,Oracle 数据库管理员应当总是将尝试改变优化器模式作为SQL tuning的第一步。Oracle SQL tuning的首要原则是避免可怕的全表扫 描。

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    SQL Tuning 基础概述

    实例级别还可以在pfile/spfile参数文件中加 sql_trace = true

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    fine-tuning的二三事

    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.

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    Prompt-Tuning这么好用?

    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

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    Hyperparameter tuning, Programming Frameworks习题解

    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。

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    Hive Tuning(一) 连接策略

    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...

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    Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification

    参考论文:Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification 迁移学习最早是应用于机器视觉方向的,迁移学习是从general 这篇论文提出的预训练方法和之前的迁移学习中微调方法在nlp中的不同点如下,这个在ELMO中也提到过: 使用task数据fine-tuning词向量(如glove这种),只更改模型的第一层 Discriminative fine-tuning,即对layer1,layer2和layer3采用不同的学习速率,η(l−1) =ηl/2.6 ,ηl为第l层的学习率。 为了避免全部fine-tuning导致语言模型对之前学到的general知识的遗忘,引入 Gradual unfreezing,从后往前(从layer3到layer1方向)逐步的添加。 BPTT for Text Classification,为了当输入文本很长时,可以较好的fine-tuning分类器,将文档拆成几个batch,每个batch的长度是一致的,哪一个batch促成了最后的

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    深度学习的fine-tuning过程

    5)      最后是使用caffe的工具将fine-tuning的网络跑起来进行训练。 ?

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    Hive Tuning(五) 标准调优清单

    Hive的标准调优清单,我们可以对照着来做我们的查询优化! ? ?

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    SQL Tuning 基础概述07 - SQL Joins

    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。

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    Child Tuning: 反向传播版的Dropout

    这篇文章主要是对EMNLP2021上的论文Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning 具体来说,目前预训练模型的参数非常大,在下游任务中,我们只能用有限的训练集对模型进行微调,有一种螳臂当车的感觉,因此作者提出了一种新的微调方法——Child Tuning。 就是Fine Tuning;如果p_F=0,则没有任何参数会被更新。 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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    清华推出Prompt-tuning开源工具包,取代传统的微调fine-tuning

    一直以来,传统的微调(fine-tuning范式)一直是驱动大模型的“基本操作”。在微调范式中,我们需要在预训练模型上引入额外的目标函数来,从而将大模型适配到各类下游任务中。 PTR: Prompt Tuning with Rules for Text Classification[J]. arXiv preprint arXiv:2105.11259, 2021. 3. The power of scale for parameter-efficient prompt tuning[J]. arXiv preprint arXiv:2104.08691, 2021. 6 Prefix-tuning: Optimizing continuous prompts for generation[J]. arXiv preprint arXiv:2101.00190, 2021 Knowledgeable prompt-tuning: Incorporating knowledge into prompt verbalizer for text classification[J

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    SQL Tuning Advisor(STA) 到底做了什么?

    SQL Tuing Advisor(STA) 是Automatic Tuning Optimizer(自动优化调整器)的一部分。 在前面的文章使用SQL tuning advisor(STA)自动优化SQL中描述了SQL Tuing Advisor(STA)的相关背景并给出示例。 最后给出了awr中的SQL通过STA tuning的脚本。 INFORMATION SECTION ------------------------------------------------------------------------------- Tuning --前面我们完成tuning后生成的report中提到了建议接受一个profile以及remove提示ordered --那我们看看接受sql profile之后Oracle到底干了什么 --从下面的查询可知

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    SQL Tuning 基础概述09 - SQL Access Advisor

    Oracle官方文档对SQL Access Advisor的描述如下: SQL Access Advisor, which is a tuning tool that provides advice

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    使用SQL tuning advisor(STA)自动优化SQL

    Oracle 10g之后的优化器支持两种模式,一个是normal模式,一个是tuning模式。在大多数情况下,优化器处于normal模式。 而tuning模式则将高负载的SQL语句直接扔给优化器,优化器来自动对其进行详细的分析,调试并给出建议,这就是Oracle 提供的Automatic Tuning Optimizer,即自动调整优化器。 Oracle 自动调整优化器通过SQL调优建议器(SQL tuning advisor)来体现。 1、SQL tuning的基本步骤      a、鉴别需要调整的高负载SQL或者Top SQL      b、寻找可改进的执行计划      c、实施能够改进的执行计划以提高SQL效率 2、如何tuning Optimizer与SQL tuning advisor结构图  image.png 5、STA可tuning的方式      STA提供OEM图形界面以及API方式进行tuning,本文主要描述

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    SQL Tuning 基础概述01 - Autotrace的设定

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