論文の概要: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07602v1
• Date: Thu, 14 Oct 2021 17:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-15 15:02:51.077573
• Title: P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks
• Title（参考訳）: P-Tuning v2: Prompt Tuningは、スケールやタスク全体にわたって微調整できる
• Authors: Xiao Liu, Kaixuan Ji, Yicheng Fu, Zhengxiao Du, Zhilin Yang, Jie Tang
• Abstract要約: 本稿では,モデルスケールやNLUタスクにおいて,適切に最適化されたプロンプトチューニングが普遍的に有効であることを示す。 P-Tuning v2の普遍性と単純性を考えると、これはファインチューニングの代替となり、将来の研究の強力なベースラインとなると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.93703302601565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt tuning, which only tunes continuous prompts with a frozen language model, substantially reduces per-task storage and memory usage at training. However, in the context of NLU, prior work and our results reveal that existing methods of prompt tuning do not perform well for normal-sized pre-trained models and for hard sequence tasks, indicating lack of universality. We present a novel empirical finding that properly-optimized prompt tuning can be universally effective across a wide range of model scales and NLU tasks, where it matches the performance of fine-tuning while having only 0.1\%-3\% tuned parameters. Our method P-Tuning v2 is not a new method but a version of prefix-tuning \cite{li2021prefix} optimized and adapted for NLU. Given the universality and simplicity of P-Tuning v2, we believe it can serve as an alternative for fine-tuning and a strong baseline for future research.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルで連続的なプロンプトのみをチューニングするプロンプトチューニングは、トレーニング時のタスク単位のストレージとメモリ使用量を大幅に削減する。 しかし,NLUの文脈では,従来のプロンプトチューニング手法は,正規サイズの事前学習モデルやハードシーケンスタスクではうまく機能せず,普遍性の欠如が示唆されている。 本稿では,最適化されたプロンプトチューニングが,0.1\%-3\%のパラメータしか持たず,微調整性能に適合する幅広いモデルスケールとnluタスクにおいて普遍的に有効であることを示す。 P-Tuning v2 は新しい手法ではなく,NLU に最適化されたプレフィックスチューニング \cite{li2021prefix} のバージョンである。 P-Tuning v2の普遍性と単純性を考えると、これはファインチューニングの代替となり、将来の研究の強力なベースラインとなると信じている。

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