论文题目:GPT Understands, Too 作者&团队:Xiao Liu, Yanan Zheng, Zhengxiao Du, Ming Ding, Yujie Qian, Zhilin Yang, Jie Tang 论文地址:sciencedirect.com/scien 研究动机: 预训练语言模型(PLMs)在自然语言理解(NLU)任务中表现出色,但手动离散提示(prompts)往往导致性能不稳定,如提示中的单个词汇变化可能导致...
Figure 2. An example of prompt search for “The capital of Britain is [MASK]”. Given the context (blue zone, “Britain”) and target (red zone, “[MASK]”), the orange zone refer to the prompt tokens. In (a), the prompt generator only receives discrete rewards; on the contrary, ...
《GPT Understands, Too》论文主要部分翻译 3.1 结构# Promptpp的功能是将 contextxx,targetyy和自身组成一个模板TT。例如,在预测一个国家的首都(LAMA-TREx P36)任务中,模板可以为 "The capital of Britain is [MASK]." ,其中 "The capital of ... is ... ." 是 prompt, "Britain" 是 context , "[...
作者还发现,GPT并非只能生成数据,而无法实现自然语言理解,语言模型是包含许多世界知识和先验知识。 综合上述,作者提出了新的方法P-tuning: 二、方法:P-tuning 在一般场景下,给定一个token序列,通过随机MASK若干个token,并进行自监督训练,预测MASK部分的词;在预测阶段(例如分类),则输入的是整个文本序列,预测[CLS]对应...
论文解读:GPT Understands, Too 虽然GPT在传统的预训练微调方面并没有在自然语言理解任务上达到最好的效果, 但是当使用我们提出的P-tuning方法时,便可以与BERT相媲美。P-tuning是一种新的微调方法,其使用可训练的连续空间内的prompt embeddings。在knowledge probing和superGLUE benchmark上得以提升。最重要的是...
GPT Understands, Too 1. 介绍 传统fine-tune(使用训练数据来微调模型参数),GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果,关于NLU任务的一种新方法P-tuning,采用可训练的连续的 prompt embeddings。 实验表明: 在自然语言理解方面,GPT可以与BERTs一样具有竞争力(有时甚至更好),P-tuning可以提高预训练的语言模型的...
GPT Understands, Too 来自dx.doi.org 作者X Liu,Y Zheng,Z Du,M Ding,J Tang摘要 While GPTs with traditional fine-tuning fail to achieve strong results on natural language understanding (NLU), we sh... 关键词 Computer Science - Computation and Language ...
GPT Understands, Too Prompting a pretrained language model with natural language patterns has been proved effective for natural language understanding (NLU). However, our preliminary study reveals that manual discrete prompts often lead to unstable performance -- e.g., changing a single word in the...
【论文笔记】GPT Understands, Too createMoMo 博客园 首页 新随笔 联系 订阅 管理 随笔- 88文章 - 0评论 - 12阅读 -10万 请在微信公众号文章链接阅读: https://mp.weixin.qq.com/s/EvD9OW115XMnrxOcC2BKDA 分类:自然语言处理 好文要顶关注我收藏该文微信分享...
P-Tuning,GPT Understands, Too Prompt Tuning,The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback) 主要流程如下所示 TRL,Deep reinforcement learning from human preferences ,Training language models to follow instructions with human feedback ChatGPT: Opti...