Prompt Ensembling : 集成学习(利用不同的 prompt 来进行各模型的差异化) Prompt Augmentation : 对 prompt 进行数据增强 Prompt Composition : 把几个 prompt 进行合并 Prompt Decomposition : 把一个 prompt 拆解为若干 sub-prompt Prompt Sharing : 不同的模型、task 等共享一套 prompt prompt 范式下的训练策略:...
Prompt Ensembling : 集成学习(利用不同的 prompt 来进行各模型的差异化) Prompt Augmentation : 对 prompt 进行数据增强 Prompt Composition : 把几个 prompt 进行合并 Prompt Decomposition : 把一个 prompt 拆解为若干 sub-prompt Prompt Sharing : 不同的模型、task 等共享一套 prompt prompt 范式下的训练策略:...
Prompt Ensembling : 集成学习(利用不同的 prompt 来进行各模型的差异化) Prompt Augmentation : 对 prompt 进行数据增强 Prompt Composition : 把几个 prompt 进行合并 Prompt Decomposition : 把一个 prompt 拆解为若干 sub-prompt Prompt Sharing : 不同的模型、task 等共享一套 prompt prompt 范式下的训练策略:...
Prompt Ensembling : 集成学习(利用不同的 prompt 来进行各模型的差异化) Prompt Augmentation : 对 prompt 进行数据增强 Prompt Composition : 把几个 prompt 进行合并 Prompt Decomposition : 把一个 prompt 拆解为若干 sub-prompt Prompt Sharing : 不同的模型、task 等共享一套 prompt prompt 范式下的训练策略:...
所以这篇文章先基于 7月份的 prompt survey 做一个简单扫盲,然后再为大家梳理一下其后 4 个月的 prompt 最新进展,共包括 15 篇论文。无论是作为大家调研 prompt 的 starter 也好,还是作为大家技术分享的 checklist 也好,希望都可以帮助到大家! Prompt 扫盲 ...