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...
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...
Prompt Learning,也称为提示学习方法或基于提示的学习,是一种人工智能领域中的自然语言处理技术。它通过给定一系列示例或模板,来引导模型完成特定任务。与传统的监督学习方法不同,Prompt Learning无需标注数据,而是利用无标签的示例数据进行学习。同时,它还允许对模型的输出进行更加细致的控制,从而提高模型的准确性和可解...
为了更好地帮助学生提高学习效果和提升学习兴趣,以下是一些学习方法的温馨提示: 一、制定合理的学习计划 1.理清学习目标:明确自己为什么要学习、想要达到什么样的效果,为学习的目标设定一个明确的方向。 2.确定学习内容:将学习内容进行分类和梳理,对每个科目或领域进行适当的分配,合理安排学习时间。 3.制定学习计划:...
提示学习中常见的Prompt方法可以大概分为硬模板方法和软模板方法。 硬模板方法 主要介绍PET方法和LM-BFF方法。 1. PET(Pattern Exploiting Training) 硬模板-PET(Pattern Exploiting Training),它是一种较为经典的提示学习方法,即将问题建模成一个完形填空问题,然后优化最终的输出词。虽然 PET 也是在优化整个模型的参数...
一、记忆方法 1、、特征记忆:对于内容相似的知识,通过细致地观察和全面地比较后,找出所要记忆内容中特别容易记住的特征。 2、、形象记忆法:对于较抽象的内容,可用图、表等形象地描绘出来; 3、讨论记忆法;在学习过程中有不能理解的地方,不妨先按照自己的意见与同学讨论,在讨论过程中正确的东西就比较容易记住; 4、...
因此作者采用了基于提示的学习策略来设计提取靶标特征的编码器。通过自适应参数,将一般知识和面向特定靶标的知识融合起来构建蛋白质序列的特征。该方法在多个基准数据集上取得了显著的性能提升,且即使在计算资源受限的情况下,依旧保证了训练和推理的可行性。
数学语言表达能力的提高需要通过大量的习题来训练。做题时要注意解题思路和方法,并总结出一些规律和技巧。 提示: 做题训练要以例题为摸版。 (四) 学语言的核心就是多读书,学习数学语言的逻辑也是如此。多读一些数学相关的书籍和文章,增加自己的数学知识储备,会自然而然潜移默化提高自己的数学语言表达能力。
提示学习方法通过将下游任务与其预训练目标对齐来更好地利用预训练模型的通用知识。提示学习模型以提示文本为输入,通过标签映射将模型的输出词映射到相应的标签,得到文本分类结果。在这一过程中,标签映射的设计很大程度上决定着提示学习模型的性能。然而,设...
一、记忆方法 1、、特征记忆:对于内容相似的知识,通过细致地观察和全面地比较后,找出所要记忆内容中特别容易记住的特征。 2、、形象记忆法:对于较抽象的内容,可用图、表等形象地描绘出来; 3、讨论记忆法;在学习过程中有不能理解的地方,不妨先按照自己的意见与同学讨论,在讨论过程中正确的东西就比较容易记住; ...