三、预训练微调范式(GTOT-Tuning)最近,预训练微调范式在图学习社区中引起了大量关注,因为它能够缓解许多实际应用中缺乏标签的问题。目前的研究使用现有的技术,如权重约束、表示约束,「这些技术来源于图像或文本数据,将不变知识从预训练阶段转移到微调阶段。然而,这些方法未能保留图结构和图神经网络 (GNN) 样式模型的...
Prompt范式是一种新的NLP范式,它将预训练和微调的过程进行了一定程度的融合。在这种范式下,研究者们为下游任务设计了一种模板或者范式,这种范式能够帮助预训练模型回忆起自己预训练学到的知识。具体来说,Prompt通过使用一个模板将下游任务和预训练任务统一起来,该模板一般包含两个空位置:用于填输入x的位置[x]和用于...
1. 为什么预训练-微调框架会成为18年以后AI系统的标准范式? 2. BERT和GPT系列分别采用了怎样的预训练逻辑,各有何等优劣? 3. 商科研究中我们如何根据自己的需求进行微调? 这周讨论的论文作者(俩MIT Econ PhD学生)敏锐捕捉到了这一轮generative AI hype对知识生产力的影响并高质量的完成execution,发了一篇Science(...