prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tuning修改模型的权重,而提示调整只修改模型的输入。因此,prompt-tuning调整比精调的计算成本低,需要的资源和训练时间也更少。此外,prompt-tuning比精调更灵活,因为它允许创建特定任务的提示,可以适应各种任务。 对于像GPT-3这样的大规模模...
至此,以GPT3、PET等为首的模型提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式–Prompt-Tuning.该方法的目的是通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让模型可以在小样本(few-shot)或者零样本(zero-shot)场景下达到理想的效果。 基于Fine-Tuning的方法是让预训练模型去迁就下游任务,而基于Prompt-Tuning的方法可以让...
Prompt Tuning是一种为了解决模型重用问题而逐渐兴起的微调策略。与Fine Tuning不同,Prompt Tuning在旧任务上训练好的模型上直接进行新任务,而不需要重新训练整个模型。它通过添加一些可训练的prompt(提示)来实现这一点。 在Prompt Tuning中,预训练的模型被视为“frozen”(冻结的),即其参数不会在新任务上进行更新。...
而Prompt Tuning可以利用人类知识和经验来设计合适的prompt,从而充分利用少量标注数据,提高模型的泛化能力和效果。 多任务学习:Fine Tuning通常需要为不同的任务单独微调模型,比较繁琐,而且不同任务之间可能存在冲突。而Prompt Tuning可以通过设计合适的prompt,将多个任务集成到同一个模型中,从而实现多任务学习。在某些场景...
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近,只是实现的方式不一样。Fine-tuning中:是预训练语言模型“迁就“各种下游任务;Prompting中,是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。区别与联系 微调(fine-tuning)和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语,它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。
Prompt 输入：提示模板1:特效非常酷炫，我很喜欢。这是一部[MASK]电影 ；提示模板2:特效非常酷炫，我...
Brown et al., 2020）[2] 为下游应用带来了使用LMs的新方式：GPT-3利用自然语言提示词(prompt）和...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
prompt-tuning和传统的fine-tuning的主要区别在于预训练模型被修改的程度。fine-tuning修改模型的权重,而提示调整只修改模型的输入。因此,prompt-tuning调整比精调的计算成本低,需要的资源和训练时间也更少。此外,prompt-tuning比精调更灵活,因为它允许创建特定任务的提示,可以适应各种任务。
本质上说,prompt是一种激发语言模型中知识的手段。随着prompting技术的大火,有越来越多的研究者在思考,Prompt(除了让这个方向的研究越来越卷)还能带来什么? 与此相类似的,对比学习在自然语言中备受关注。它使用成对的训练数据增强为具有良好的表示能力的编码...