因为LAMA只检测实体三元组关系,所以除Squad外的prompt模板可以抽象为'X relation Y'的完形填空形式, 但是prompt构建本身还是依赖人工,完整的LAMA数据集详见github~ 这类Hand Crafted Prompt的构建主要有2个问题,一个是全靠人工,另一个在论文中也有提到就是不同的prompt对结果有较大影响,那如何找到最优的构建方案是个...
AutoPrompt是微软亚洲研究院最近提出的一种免调Prompt。AutoPrompt通过自动搜索最佳的Prompt模板,实现了对不同任务的免调。它采用强化学习算法,通过与人类教师互动,自动发现最优的Prompt模板。AutoPrompt的优点是它可以适应各种不同的任务和数据集,而无需进行微调。然而,AutoPrompt需要大量的计算资源和时间来搜索和训练最...
因为LAMA只检测实体三元组关系,所以除Squad外的prompt模板可以抽象为’[X] relation [Y]'的完形填空形式, 但是prompt构建本身还是依赖人工,完整的LAMA数据集详见github~ 这类Hand Crafted Prompt的构建主要有2个问题,一个是全靠人工,另一个在论文中也有提到就是不同的prompt对结果有较大影响,那如何找到最优的构建...
Prompt模型的设计主要包含以下几个模块, Pretrain Model Choice:GPT等Decoder,BERT等Encoder,BART等Encoder-Decoder Prompt Engineering:离散模板(文本),连续模板(embedding)的设计。模型效果对模板的敏感性,以及人工模板设计的不稳定的和难度是需要解决的问题
对于每种模型和每个单词三元组,我都使用了以下Prompt模板。考虑到模型回答的随机性,我调用了每个模型5次。 You are given three words. Think of a fourth word that is somehow related to each of the first three words. First give the answer ("Answer") then explain your reasoning ("Reason"). ...
LAMA设计的Probe方案就是人工设计的完形填空(cloze)类型的prompt模板。例如把出生地实体识别,转化成小明出生于[MASK]的完形填空任务,如果模型预测MASK正确,就认为模型掌握了这一知识。 来具体说下LAMA针对不同关系构建的Prompt模板。论文使用以下4个评测数据 Google-RE Wikipedia抽取的事实,包括5种关系,论文只保留了出...
一、PromptSource英文常用评测任务prompt生成工具 PromptSource是一个用于创建、共享和使用自然语言提示的工具包,截至2022年1月20日,P3中有约2000个prompt,涵盖170多个英语数据集。 项目地址:https://github.com/bigscience-workshop/promptsource 1、storycloze的prompt ...
Prompt模型的设计主要包含以下几个模块, Pretrain Model Choice:GPT等Decoder,BERT等Encoder,BART等Encoder-Decoder Prompt Engineering:离散模板(文本),连续模板(embedding)的设计。模型效果对模板的敏感性,以及人工模板设计的不稳定的和难度是需要解决的问题
(prompt, winning_response, losing_response) 例如,下图是openAI训练InstructGPT时使用的训练数据标注工具。 这里介绍另一个标注工具:Label Studio。 https://labelstud.io/ Label Studio加载生成的prompts,然后调用大模型并且通过模板生成(prompt,answer1,answer2)样本数据,并通过人类进行偏好标注最终得到(prompt, winnin...
黄金Prompt公式 刚刚我们看了不同质量的Prompt产生的效果,那么有没有一种模板或公式可以让我们普通人依样画葫芦那样套用产生高质量的Prompt呢? 答案肯定是Yes!下面就给出一个公式: (1)立角色(必填) 即引导AI进入一个具体的场景,为AI赋予一个行家身份。