我们考虑将文本的两个标签以及文本中存在的敏感词,一起作为提示(prompt)参与到模型的训练与生成。 训练阶段,我们将文本的两个标签以及文本中存在的敏感词,与文本线性化为文本序列,作为模型的输入。具体做法如上图5(1)所示,不同的提示词间插入特殊的分隔符。 推理阶段,我们仅将文本的两个标签以及文本中存在的敏感...
此外,AutoPrompt可能会产生一些不稳定的Prompt策略,这可能会影响模型的性能。 综上所述,GPT2、GPT3、LAMA和AutoPrompt都有各自的优缺点。为了提高Prompt的效果和效率,我们可以考虑将这四种方法结合起来,取长补短。例如,我们可以使用LAMA来自动地选择与任务相关的特征,然后使用GPT2或GPT3来生成最终的Prompt,最后使用Aut...
为了解决这个问题,最近的研究提出了许多Tuning-Free Prompt(免调Prompt),其中包括GPT2、GPT3、LAMA和AutoPrompt。 GPT2和GPT3是两种常用的免调Prompt。GPT2是在Transformer架构的基础上,通过增加层数和扩大词汇量来提高性能。GPT3则是在GPT2的基础上进一步增加了模型规模,使得它能够处理更加复杂的任务。这两种Prompt都...
如今从Prompt的角度重读,GPT2更像是在探索模型zero-shot能力的时候不小心推开了prompt的大门,从最直观的视角构建了Prompt提示词,也就是类似的任务在常规文本中是以什么形式(关键词)出现的,就以该形式构建文本输入即可~ 除此之外GPT2对模型的微调以及构造了更大质量更高的数据集这里就不细说了~ GPT3 GPT3: Langu...
GPT3.5 训练策略采用奖励模型进行训练，一个奖励模型（RM）的目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。即，输入 [提示 (prompt)，模型生成的文本] ，输出一个刻画文本质量的标量数字。奖励模型可以看做一个判别式的语言模型，因此可以用一个预训练语言模型热启，而后在 [x=[prompt，模型回答], y = 人类...
GPT2 15亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于Zero-shot Zero-shot新颖度拉满,但模型性能拉胯 GPT3 1750亿参数 预训练+Prompt+Predict,创新点在于in-context learning 开创性提出in-context learning概念,是Prompting祖师爷(ICL)是Prompting范式发展的第一阶段。 1.GPT Improving Language Understanding by Generat...
Prompt: Discrete + Hand crafted Prompt 核心:Language Model本身就是无监督的多任务学习 在前BERT时代,通用文本表征-GenSen就探索过通过多任务得到在不同下游任务中泛化能力更好的文本表征,而后BERT时代,MQPN,MTDNN等模型也探索过如何通过多任务学习得到更加通用的大模型。
经过了上面的微调,让模型学习看到yi [SEP]就可以生成跟yi对应的句子xi,这里的yi [SEP]实际上就是所谓的prompt。 作者给出了几个生成的例子: 上述例子,比方Flight time这个class,就是直接对GPT-2输入Flight time [SEP],然后GPT-2就输出后面这个句子。
借着ChatGPT的东风,我们来梳理下prompt范式的相关模型。本系列会以A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing这篇综述为基础,分门别类的整理下这几年比较有代表性的prompt模型。或许你还以其他形式看到过prompt概念,例如Demonstration,Instruction,In-Context learning,few-shot learning等等...
,): model.eval() generated_num = 0 generated_list = [] filter_value = -float("Inf") with torch.no_grad(): for entry_idx in trange(entry_count): entry_finished = False generated = torch.tensor(tokenizer.encode(prompt)).unsqueeze(0) for i in range(entry_...