由于更多的异常样本可以产生更好的对比学习效果,每一个异常提示特征都会和视觉特征进行对比。 在传统的提示学习中,由于缺乏异常样本,系统只能设计出能够识别正常样本的提示,这在进行对比学习时存在较大的局限。本文提出的语义连接方法将原本代表正常样本的提示转换为代表异常样本的提示。通过共享参数,异常提示能够复用正常提...
基于常见的对比学习方式,本文最小化相同用户的原始序列和增广序列之间的差异,同时最大化不同用户表征之间的差距。对于大小为N的batch,将上述两个增广应用于每个用户u,并获得扩增序列s¯u1和s¯u2。基于此,可以分别得到增广前后的用户序列表征,然后构建如下对比损失。 LCL=−∑B∑u∈Uclogexp(sim(...
图1:ElementKG的说明及其嵌入过程。 (2)基于对比的预训练。在获得ElementKG及其嵌入后将其纳入预训练中,以增强模型对基础领域知识的理解。预训练过程使用一种元素引导图增强方法来构建对比学习中的正对。如图2b所示,首先识别给定分子中存在的元素类型,并从ElementKG中检索它们相应的实体和关系,从而形成了一个元素关系子...
45、上述基于提示对比学习的持续学习下小样本关系抽取方法,本技术通过对任务中的实体进行标记处理来获取增强的句子表示,然后设计模板并通过模板映射函数获得基于提示的数据,将预训练语言模型bert作为编码器获得更好的关系表示,可以更好地利用有限数量的训练样本中的知识,然后使用预训练bert模型的投影头将句子的向量表示映射...
本文理论分析了非同配图上图的对比学习预训练方法的优劣。首先,所有图对比学习方法可以定义为如下形式,其中为目标实例(节点/图),和分别代表的正负样本。 基于此,我们给出了两个定义: 定义1:同配任务 在一个图上,一个预训练任务是一个同配任务,当且仅当:对于所有,所有,所有,满足以下条件:。相对地,不属于同配...
模型微调(Fine-tuning)、提示学习(Prompt-learning)、指示学习(Instruction-tuning)对比,数据源于计算机行业:大模型深度复盘科技变革加速-230522(39页).pdf。
1.本发明涉及自然语言处理领域,具体而言,涉及在低资源场景下进行常识问答的一种基于提示学习与细粒度对比学习的低资源常识问答方法。 背景技术: 2.常识问答是一种依赖于隐性常识知识的问答,这种知识在语境中是不存在的。例如当问题中提到太阳两字的时候,人们并不能直接知道太阳是一个恒星,并且有着非常高的温度。常识...
4.1.1 基于对比策略的方法 基于对比策略的预训练方法在图中对比不同尺度的实例。对于每个目标实例,对比策略会采样其正例和负例,旨在在潜在特征空间中拉近正例与目标的距离,同时使负例远离目标,如图 6(b) 所示。我们整理了相关工作于表 VI,并讨论了他们的实例规模,增强方法和针对的图类型。
理解并学会回答运用是……还是……,通过各种图片作为视觉提示对比教孩子学会问答、回答是～还是!注意及时泛化#宝宝学说话 #每天学习一点点 #亲子互动 #育儿经验分享 - 稔稔妈妈于20231211发布在抖音,已经收获了23.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
反向词典任务是一种新兴的任务,目的是根据给定的定义来查找对应的单词.大规模语言模型为这一任务提供了新的可能性,但是提示语句的质量会影响大模型的性能.为此,提出了一种基于对比学习的提示生成方法.该方法在从多个语义层面上理解定义语义的同时,还利用对比学习的原理在训练过程中引入了负例,提升了模型的泛化能力.通...