AUTOPROMPT通过结合原始任务输入和一组触发词(trigger tokens)来创建提示。 触发词是共享的,并且通过基于梯度的搜索策略来学习。 LM的预测被转换为类别概率,通过在一组相关的标签词上进行边缘化。 AUTOPROMPT中涉及的关键概念和符号 原始任务输入 ( x_{\text{inp}}):这是任务的原始输入数据。例如,对于情感分类任务...
•可靠的提示:Auto Prompt 生成稳健的高质量提示,使用最少的数据和注释步骤提供精确度和性能提升。•模块化和适应性:Auto Prompt 以模块化为核心,可以与 LangChain、Wandb 和 Argilla 等流行的开源工具无缝集成,并可用于包括数据合成和提示迁移在内的多种任务。 系统概览 系统针对现实世界场景设计,如审核任务,这...
在AUTOPROMPT: Eliciting Knowledge from Language Models with Automatically Generated Prompts 这篇论文中, 作者借鉴了 NLP 对抗攻击 中的hotfilp 方式来自动构建 prompt。项目开源在 GitHub 上。 MLM 与 prompt 首先, 需要说明的一点是 AutoPrompt 并不是针对 CLM (因果语言模型, 如 GPT) 来设计 prompt 的, 而...
AutoPrompt是一个旨在提升和完善用户提示以适应现实世界用例的提示优化框架。该框架通过迭代生成具有挑战性的边缘案例数据集,并相应地优化提示,从而自动生成针对用户意图量身定制的高质量、详细的提示。其核心目标是利用大型语言模型(LLMs)的力量,使用户能够生成高质量、稳健的提示,减少提示工程中的人工工作量,并有效解决...
autoprompt的计算流程autoprompt的计算流程 AutoPrompt是一种用于自动生成提示(prompt)的技术,其计算流程大致如下: 1. 数据收集与预处理。 收集数据:首先要收集大量的文本数据,这些数据来源广泛,比如网页文章、书籍、新闻报道等。例如,要训练一个关于美食推荐的AutoPrompt模型,就需要收集各种美食相关的评论、介绍、菜谱等...
LAMA是一款开源的Prompt库,它提供了丰富的模板和工具,方便用户快速构建自己的Prompt。LAMA还支持多种语言模型,包括GPT3、BERT等,使得用户可以根据自己的需求选择合适的模型。AutoPrompt是另一款开源的Prompt库,它通过自动化调优来生成最佳的提示。AutoPrompt通过随机搜索和贝叶斯优化等技术,自动调整提示参数,以找到最优的...
AutoPrompt的核心思想是利用梯度引导搜索来自动创建Prompt。这一过程避免了手动设计的繁琐和不确定性,能够针对不同任务自动生成最优的Prompt。具体而言,AutoPrompt通过构建模板,将原始任务输入映射成一系列tokens序列,然后利用梯度信息迭代更新这些序列中的触发词(trigger tokens),以最大化标签似然估计。通过这种方式,AutoPro...
登顶榜首的 AutoPrompt 方案综合了基于知识增强的文心 ERNIE 预训练技术、提示学习(Prompt Learning)、数据增强、集成学习等策略,旨在探索小样本场景下的最佳实践方案,建设更为灵活易用的开源工具。我们利用这套方案在 FewCLUE 榜单上取得了优异的成绩,同时开源了完整的预训练代码、模型和 Prompt 设计。 AutoPrompt 整体...
站长之家(ChinaZ.com)2月29日 消息:AutoPrompt是一个专为优化提示而设计的框架。通过不断的迭代过程,AutoPrompt 构建了一个包含各种挑战性边缘案例的数据集,用于测试和优化提示。这个框架能够根据用户的具体意图自动生成定制化的提示,确保生成的提示能够精准地满足用户的需求。
近期,PaddleNLP团队开源了AutoPrompt方案,基于开源的文心ERNIE预训练语言模型 ,结合了领域预训练和自动化提示学习技术,以291M参数量的模型在小样本权威学习榜单FewCLUE排名第一。 FewCLUE榜单排名(截止11月14日) CLUE(Chinese Language Understanding Evaluation)作为中文语言理解权威测评榜单,在学术界和工业界都有着广泛影响...