P-Tuning

term_id: p_tuning

Category: training_techniques

Definition

P-Tuning (Prompt Tuning) ist eine Technik, die darauf ausgelegt ist, große vortrainierte Sprachmodelle mit minimalem Rechenaufwand an spezifische Downstream-Aufgaben anzupassen. Statt alle Modellparameter feinabzustimmen, werden nur die Embeddings optimiert.

Summary

P-Tuning ist eine parameter-effiziente Feinabstimmungsmethode, die kontinuierliche Prompt-Embeddings optimiert, anstatt die gesamten Gewichte des vortrainierten Modells zu aktualisieren.

Key Concepts

  • Parameter-effiziente Feinabstimmung
  • Virtuelle Token
  • Gefrorene Gewichte
  • Embedding-Optimierung

Use Cases

  • Few-Shot-Learning-Anpassung
  • Ressourcenbeschränkte Umgebungen
  • Schnelles Prototyping von LLM-Anwendungen