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 ...
数据需求:Zero-shot不需要任何目标类别的样本,而Few-shot需要少量目标类别的样本。 泛化能力:Zero-shot的泛化能力更强,因为它甚至可以处理完全未见的类别。 性能:Few-shot通常比Zero-shot性能更好,因为它至少有一些目标类别的样本可以利用。 4. 应用场景: Zero-shot:适用于那些类别非常多且难以收集全面标注数据的领域...
提示词,Prompt engineer,Few-Shot少样本,CoT思维链,OpenAI提示工程最佳实践,Prompt万能公式,简单好记实用!以kimi产品为例,系统学习提示工程,让你成为大语言模型的提问高手获取视频笔记,以及有任何问题请关注“AI数据科学EasyLearning”工众号进行交流, 视频播放量
1.对于每个标签 ,迭代所有的训练样本 , 的基础真值标签也为 。使用模型来预测[MASK]标记的标记概率,并将这n个样本的预测概率的平均值取为 ,其中 是在整个词汇表上的向量,表示对词汇表上的每个词的平均概率。 2.对于每个 ,初始化一个空的候选令牌集 。 3.对于每个 ,其中 是模型的词...