实验结果表明,与原始的BERT模型相比,PromptBERT在大多数任务上都取得了显著的性能提升。这充分证明了通过添加自然语言提示来改进BERT句子嵌入的有效性。 结论 PromptBERT是一种通过添加自然语言提示来改进BERT句子嵌入的新方法。它通过为BERT模型提供明确的指示,使其在处理句子级别任务时能够更准确地捕捉到关键信息。实验结...
代码地址: taishan1994/prompt_text_classification: 基于prompt的中文文本分类。 (github.com)github.com/taishan1994/prompt_text_classification
句子相似度,文本分类,文本检索等,BERT + Prompt可能会比原始BERT模型有效。文本生成的任务,如文本摘要,文本复述,文本续写等,BERT + Prompt可能不一定比原始BERT模型有效。 Prompt适合进行多任务进行建模,比如多个文本任务一起进行训练。因此在单个任务中,Prompt并不会增加模型精度。在现有文本分类比赛中暂时还没看到Promp...
soft prompt比较依赖于模型参数大小，更加适合零样本和小样本，如果用来大数据量下微调模型，效果可能会比...
PromptBERT模型在原始BERT的基础上进行了两项关键改进:1)Prompt嵌入:将针对每个任务定义的特定Prompt嵌入到BERT的输入序列中,以引导BERT关注任务相关信息;2)任务无关Prompt:引入一种可在所有任务中共享使用的Prompt,帮助BERT学习通用的语言结构和知识。 四、实验结果 为了验证PromptBERT的有效性,我们在情感分析、文本分类...
PromptBERT将不同的NLP任务如句子嵌入任务重新表述为不同提示的填空问题,提出了一种基于提示prompt的句子表征学习方法。通过使用模板来获取BERT中的句子表示,给定不同的模板时候可从不同的角度生成不同的正样本。并讨论了两种prompt表征方法和三种prompt搜索方法。
论文解读:PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with Prompts 一、动机 虽然BERT等语言模型有很大的成果,但在对句子表征方面(sentence embeddings)上表现依然不佳,因为BERT存在sentence bias、anisotropy问题; 我们发现prompt,再给定不同的template时可以生成不同方面的positive pair,且避免embedding bias。
它涉及为模型提供上下文 (Prompt),模型基于该上下文执行任务。可以把它想象成详细地教孩子书中的一章,对解释非常谨慎,然后要求他们解决与该章相关的问题。在 LLM 的上下文中,以 ChatGPT 为例。我们设置一个上下文,并要求模型按照说明解决给定的问题。假设我想让 ChatGPT 让我只采访关于变形金刚的问题。为了获得更好...
比如bert训练的时候是直接用无标记的纯文本得到预训练结果,那么下游任务利用prompt再去学习,这跟“微调”有啥区别? 如果不用带有prompt的下游任务去微调,bert模型应该也不知道你添加prompt是个什么意思吧? 2023-12-07 15:26:42 全部回答内容 登录之后查看 登录 这个问题是这样的,因为我中间其实有一个重要的...
Key words :software requirement;accurately classify;bidirectional encoder representation from transformer;prompt learning 0 引言 软件需求是用户对软件效用最直观的反馈之一,常包含用户体验、功能需求以及质量问题等内容。软件需求一般可分为功能需求与非功能需求,前者主要是对软件系统的服务、函数行为的描述,而后者往往涉...