Prompt learning就是典型的小样本学习方法,它充分利用在预训练阶段获取的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM),将下游任务建模为语言模型的掩码生成问题,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。 Prompt learning本质上...
本文在1、2和4-shot的设置下完成了PromptAD与最新方法之间的对比实验,这些实验包括了图像级别和像素级别的结果。此外,本文还比较了many-shot和full-shot方法,以展示PromptAD强大的few-shot性能。最后,本文进行了消融实验,以验证通过所提出的SC(语义串联)和EAM(显式异常边界)对提示学习改进的效果,并展示了不同CLIP变...
Few-shot 学习与 One-shot 学习类似,指的是模型在看到少量(通常是几个而非一个,但远少于传统机器学习项目中使用的样本数量)示例后执行任务的能力。这种方法允许模型通过观察几个示例来更好地理解新任务或类别。在提示学习框架下,这意味着你会给模型提供几个相关问题及其答案作为示例,然后让它处理新问题。 小结:Zer...
少样本提示(Few-Shot Prompting)参考上面的*-Shot介绍。尤其需要注意这里和深度学习中的Few-Shot Learning存在本质区别,FSP并不会对模型参数进行调整,它的提升仅限于当前的上下文窗口中。 1. 通用的示例设计/选取原则 为大模型提供或构建示例的方式对其性能有显著影响。不当的示例可能会导致模型产生严重的误解。以下是...
二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning)场景下取得更好的学习效果。
Zero-shot学习和Few-shot学习是机器学习中的两种特殊场景,它们涉及到如何让模型在只有非常有限或没有标注数据的情况下进行学习和预测。 1. Zero-shot Learning(零样本学习) 定义: Zero-shot learning是指模型能够识别或预测从未在训练阶段见过的类别。这意味着模型必须能够推广到训练数据中未出现的类别。
二分类/多分类任务在商品分类、网页分类、新闻分类、医疗文本分类等现实场景中有着广泛应用。现有的主流解决方案是在大规模预训练语言模型进行微调,因为下游任务和预训练任务训练目标不同,想要取得较好的分类效果往往需要大量标注数据,因此学界和业界开始研究如何在小样本学习(Few-shot Learning)场景下取得更好的学习效果。
本文基于PVP,提出PET与iPET,但是关注点在利用半监督扩充自己的数据集,让最终模型学习很多样本,从而达到好效果。 PET: Pattern Exploiting Training ,是一种半监督学习方法,应用于 few-shot learning ,流程为: 1、训练PVP模型(prompt,supervised):对每一种 prompt pattern,使用单独的 PLM 在 ...
PET: Pattern Exploiting Training ,是一种半监督学习方法,应用于 few-shot learning ,流程为: 1、训练PVP模型(prompt,supervised):对每一种 prompt pattern,使用单独的 PLM 在 有标签数据集 上微调得到多个「PVP模型」。 2、在这个过程中,Task Description(textual explanation) 可以让模型了解任务,利用预训练得到...
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、为什么要...