1、动机 GPT-3在小样本上进行微调获得了很大的效果,但其参数太多,不适用于真实场景,因此受到GPT-3的启发,我们提出一种LM-BFF(小样本微调预训练模型),主要包括:(1)基于提示(prompt)的微调方法,且提出自动生成提示模板的方法;(2)动态选择样本示例。 根据GPT-3的思想,我们使用prompt-based微调方法。prompt-based方...
虽然在小样本条件下,LM-BFF可大幅领先标准微调,但其相较于使用全量数据的标准微调仍然落后。 此外,论文也将LM-BFF和标准微调在不同K(每个类别下的标注样本数量)下进行了比较,如上图。可以发现:不同K下,LM-BFF都领先标准微调。可见LM-BFF方法在小样本条件下的有效性。 总结 本文提出了一种简单而又有效的小样本...
【预训练语言模型】Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners(LM-BFF) 技术标签:预训练语言模型论文解读深度学习预训练模型 查看原文 NLP:NLP领域没有最强,只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略 上仍难以做到的。这里,我们展示了扩展语言模型可以极大地提高任务不可知的、小...
冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFFlabellmmaskprompttoken 风雨中的小七 2023-03-06 这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时... 1.7K20 轨到轨运放(TI,AD)lmswing 云深无际 2023-02-27 ...