prompt是研究者们为下游任务设计的一种模板或者范式,这种范式能够帮助预训练模型回忆起自己预训练学到的知识,其实说白了就是将下游任务和预训练任务的统一(近似),比如说MLM。 对于输入文本x,经过函数fprompt(x)得到x′ x′=fprompt(x) 该函数首先会使用一个模板,通常为自然语言(就是一句通顺的话),因为预训练模...
如图1的“Prompt Engineering”部分所示,必须首先考虑prompt shape,然后决定是手动还是自动创建所需类型的prompt,如下所述。 1、提示类型(Prompt shape) 如上所述,提示有两种主要类型:完形填空prompt(Petroni et al.,2019;Cui et al.,2021),用于填充文本字符串的空白;前缀prompt(Li和Liang,2021;Lester et al.,20...
提示设计(Prompt Engineering):如果提示(prompt)指定了任务,那么选择合适的提示不仅对准确性有很大影响,而且对模型首先执行的任务也有很大影响。在图1 §4中,讨论了选择应使用哪个提示作为fprompt(x)的方法。 3.3 回答设计 3.4 扩展范式 扩展范式:如上所述,上述方程式仅代表了为实现这种prompting而提出的各种底层框架...
1),传统的基础学习范式。 2),基于word2vec,cnn,rnn的全监督深度学习范式。 3),基于预训练 + fine-tune的范式。 4),基于预训练 + Prompt + 预测的范式。 第一范式需要加工tf-idf等特征,应用机器学习模型建模。第二范式引入了word2vec将词的稀疏向量转换成稠密向量表征,应用CNN、RNN等深度学习模型建模。第三...
最后,预训练-提示-预测范式(Prompt工程)是NLP领域的最新发展。这一范式通过使用提示(Prompt)来引导模型进行预测,进一步提高了模型的灵活性和泛化能力。这一范式的出现使得NLP任务更加高效和便捷,为自然语言处理领域的发展带来了新的机遇和挑战。Prompt的相关研究目前正成为NLP领域的热点之一。许多研究者和团队正在探索如何...
最近,NLP上又开发出了一种新的范式:Prompt。它通过定义模板来提醒下游任务模型学习的特定目标,在更少的更新参数场景下达到了和fine-tuning方法一样的效果。 具体可以看一下这篇综述文章:《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》 ...
前面一篇文章主要讲到NLP领域上的四种演变范式,同时引入了第四范式“Prompt”的概念。具体可以会看这里: Prompt不仅仅使用特定的模板构建输入,同时也能够使用连续性Prompt进行输入。下面介绍两篇连续性领域的Prompt论文。 《GPT Understands, Too》 1 摘要
在人工智能和自然语言处理(NLP)的快速发展中,技术的每一次革新都引领着行业的深刻变革。近年来,Prompt作为一种新兴范式,正逐步成为NLP研究与实践的热点。Prompt,顾名思义,即“提示”。在NLP中,Prompt是指利用自然语言指令或模板来引导预训练模型执行特定任务的方法。
CMU 博士后研究员刘鹏飞：近代自然语言处理技术发展的第四范式可能是预训练语言模型加持下的 Prompt Learning。近几年，NLP 技术发展迅猛，特别是 BERT 的出现，开启了 NLP 领域新一轮的发展。从 BERT 开始，对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。但是从 GPT-3 开始，一种新的范式开始引起大家...
范式c-d:随着预训练语言模型体量的不断增大,在下游任务上对其进行fine-tune的成本代价也不断上涨。因此研究学者们希望探索出更小巧轻量、普适高效的方法,Prompt就是沿着这个方向的一种尝试。在Fine-tune范式下,是预训练语言模型“迁就”各种下游任务,而在Prompt范式下,是下游任务“迁就”预训练语言模型,即通过对各种...