想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？ 我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

[cristianohello]

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Current Behavior

想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？

我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

Expected Behavior

想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？

我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

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想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？

我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

Environment

- OS:
- Python:
- Transformers:
- PyTorch:
- CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :

Anything else?

想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话哪种更适合呢？lora还是ptuning？？？

我还有个疑问，#413 说到ptuning微调之后就只支持当前任务了，这种同样是对话的任务微调之后之前的对话能力是否也会变差？如果想保留原有的对话能力并增加现有的问题处理对话是不是使用lora更适合？

[xxllp]

我感觉无论是lora还是ptuning都会存在历史遗忘的问题，因为这二者本身还是微调的变形罢了

[YYGe01]

实测，ptuning遗忘的很多，建议用lora，并且训练次数不能太多。

[hanswang73]

实测，ptuning遗忘的很多，建议用lora，并且训练次数不能太多。

lora会遗忘吗？

[YYGe01]

就算你从头到尾所有参数全部微调，也会有遗忘，lora相比ptuning会好点，但是ptuning做特定任务效果会好点。

[hanswang73]

就算你从头到尾所有参数全部微调，也会有遗忘，lora相比ptuning会好点，但是ptuning做特定任务效果会好点。

多谢！

[songsa1]

实测，ptuning遗忘的很多，建议用lora，并且训练次数不能太多

实测 也会忘，好像不能步数太多

[FrankWhh]

实测，ptuning遗忘的很多，建议用lora，并且训练次数不能太多

实测 也会忘，好像不能步数太多

但是步数少，感觉新东西学得不好，不知道是不是lora参数选的不对

[cywjava]

Lora 训练新知识，我试了一下几千步就可以了，要是几万步，反而推理结果更差

[tqjack]

你们batchsize都多大，accumulate是几

[Vector-Cross]

用ptuning，8000条数据，训练epoch到了5点几，感觉调的有点呆了

[sun1092469590]

就算你从头到尾所有参数全部微调，也会有遗忘，lora相比ptuning会好点，但是ptuning做特定任务效果会好点。

你ptuning时用了多少条数据效果或不错？

[energy888666]

那到底如何控制 这个遗忘呢, 我是万全按照他[P-Tuning v2] 的微调 参数 都没动