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。实验结果表明,PromptBERT在句子分类任务上取得了显著的性能提升,为改进BERT在句子级别任务中的性能提供了新的思路和方法。 随着NLP技术的不断发展,我们期待看到更多...
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
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...
Prompt是一种用于引导模型进行文本生成的提示,通常由单词或短语组成。在这篇论文中,作者们创新性地结合了prompt和NSP任务来共同训练BERT模型。他们在每个训练样本中插入了一个特殊标记,用于指示接下来的句子是否与前面的句子连续。同时,设计了一个新的损失函数,将NSP任务的预测结果与prompt的指示结果相结合,共同优化BERT...
案例:Prompt文本分类 输入文本: It was [mask]. 文本输入样例 将[MASK]输出接全连接层,进行分类。 步骤1:定义模型 class Bert_Model(nn.Module): def __init__(self, bert_path ,config_file ): super(Bert_Model, self).__init__() self.bert = BertForMaskedLM.from_pretrained(bert_path,config=...
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。
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...
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。
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...
内容提示: PromptBERT: Improving BERT Sentence Embeddings with PromptsTing Jiang 1,∗ , Jian Jiao 3 , Shaohan Huang 3 , Zihan Zhang 3 , Deqing Wang 1,4,† ,Fuzhen Zhuang 1,2,4 , Furu Wei 3 , Haizhen Huang 3 , Denvy Deng 3 , Qi Zhang 31 SKLSDE Lab, School of Computer, ...