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...
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。...
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）...
提示学习的通用流程(General Workflow) step 0. Prompt Construction: 将input x 转为为带提示的 x'的过程。 step 1. Answer Construction:设计 answer 和 class label 之间的映射函数 step 2. Answer Predicting: 选择合适的LM, 并让其通过给定的x' 预测 answer z step 3. Answer Mapping:将 LM 预测出来的...
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...
【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
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...
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...
Prompt Learning(提示学习)则是一种最新的预训练模型范式,通过在预训练过程中提供特定任务的提示信息,来指导模型学习,帮助模型更好地利用任务的上下文信息,从而提高模型的性能,也使得模型可以在Few-shot、Zero-shot等低资源场景下保持良好的表现。 本期前瞻洞察从Prompt Learning预训练范式出发,讲述什么是Prompt、为什么...
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...