通过构建提示学习样本,只需要少量数据的 Prompt Tuning,就可以实现很好的效果,具有较强的零样本/少样本学习能力。 四. 常见的提示学习方法 1. 硬模板方法: 1.1 硬模板-PET(Pattern Exploiting Training) PET 是一种较为经典的提示学习方法,和之前的举例一样,将问题建模成一个完形填空问题,然后优化最终的输出词。...
四. 常见的提示学习方法 1. 硬模板方法: 2. 软模板方法: 五. 总结 参考: 近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提...
针对这个问题,提示学习的核心就是让下游任务去适配预训练语言模型,通过对下游任务的重构,让下游任务符合模型预训练过程,消除预训练任务与下游任务的差异,提示学习具体的流程如下: 第一步:根据下游任务(生成类任务GPT,完型填空类任务BERT),选择合适的预训练语言模型。 第二步:根据下游任务,对输入文本选择合适的提示模版。
提示学习的通用流程（General Workflow）提示学习的基本流程主要包括以下四个步骤：• 提示构造（Prompt Construction）• 答案构造（Answer Construction）• 答案预测（Answer Prediction）• 答案-标签映射（Answer-Label Mapping）接下来以NLP中很常见的 text classification 任务：情感分类（Sentiment Classification）...
为了解决这个问题,提示学习(Prompt Learning)应运而生。提示学习是一种新型的学习方法,通过改造下游任务、增加专家知识,使任务输入和输出适合原始语言模型,从而在零样本或少样本的场景中获得良好的任务效果。这种学习方法降低了对大量标注数据的依赖,使得模型在资源有限的情况下也能取得较好的性能表现。提示学习的原理基于...
在提示学习中,Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 三者之间的差异为: Zero-shot 学习指的是模型在没有看到任何具体示例的情况下,直接对未知类别进行分类或执行任务的能力。在这种情况下,模型仅依赖于其在训练过程中获得的知识和泛化能力。对于提示学习来说,Zero-shot 场景通常意味着你会给模型一个任务描述或一个问...
【提示学习】 提示学习(Prompting)是一种自然语言处理(NLP)中的训练技术,它利用预训练的语言模型(如BERT、GPT等)来解决各种下游任务,如文本分类、命名实体识别、问答等。这种方法的关键思想是通过设计合适的提示(Prompt),将下游任务转化为一个填空任务,然后利用
提示学习(Prompt-learning):引领学习的新视角 随着科技的不断进步,学习科学也在不断发展,其中“提示学习(Prompt-learning)”是一个崭新的概念。提示学习通过精心的设计,可以引导学习者主动探索和思考,提高学习效果。 提示学习是一种通过提供具有引导性的信息或提示,来帮助学习者进行自我指导和主动学习的方式。与传统的...
学习提示语 (1) 勤奋铸就辉煌。 慎而思之,勤而行之。 文学来自勤奋,高分源自拼搏。 业精于勤,荒于嬉;行成于思,毁于随。 学海无涯勤可渡,书山万仞志能攀。 天道酬勤,宁静致远。 应知学问难,在乎点滴勤。 耕耘分秒,勤奋造就天才;积蒿力量,实力铸就辉煌。 汗水浇灌希望,奋斗决定命运。 分数铸就辉煌,汗水凝聚...
1.提示学习:基于模板的 NLP 微调范式 自BERT、GPT 等大模型面世以来,自然语言处理任务多遵循“预训练(Pre-train)- 微调(Fine-tuning)”的过程,通过引入预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)进行下游任务的微调在诸多应用场景上已经取得了较好的表现,然而,该过程忽略了下游任务目标与预训练模型目标存在不...