P-tuning1 P-Tuning P-tuning(Prompt-tuning)은 다운스트림 태스크에 대해 좋은 성능을 낼 수 있는 연속적인 프롬프트를 학습하기 위한 방법으로, 모델에 대한 입력이 주어졌을 때, 이를 일련의 토큰으로 구성된 프롬프트와 연결하여 조건부 언어 모델을 만든다. 예를 들어, "Paris is the [MASK] of France" 라는 프롬프트가 주어졌을 때, 모델은 "capital"이라는 단어를 생성할 수 있다. P-tuning은 연속 프롬프트를 학습하여 일반적인 이산 프롬프트보다 더 나은 결과를 얻을 수 있는데, 이산 프롬프트 대신 각 프롬프트 토큰에 대해 훈련 가능한 연속 임베딩을 사용한다. 이를 통해 프롬프트가 더 유연해지며, 원래 언어 모델의 어휘를 넘어선 단어를 생성할 수 있다. P-tuning은 훈련 데.. 2023. 2. 22. 이전 1 다음
