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...
1.Prompt简介 2.NLP中的两次重大改变 3.Prompt的标注描述 3.1 添加Prompt 3.2 搜索和映射[z] 4.后续 1.Prompt简介 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-...
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...
目前这种范式称为NLP界的主流范式,它可以在不同任务上提升模型的效果。 NLP模型的第二次重大变化 NLP范式从预训练+微调,已经变成了”预训练,prompt和预测“(pre-train,prompt and predict)范式。在这种范式中,不是通过目标工程将预先训练的LM来适应下游任务,而是重新制定下游任务,使其看起来更像在文本提示的帮助下...
这些范式包括:非神经网络时代的完全监督学习,半监督学习,无监督学习和预训练,提示,预测范式(Prompt工程)。每个范式都有其特定的优点和用途,使得它们在NLP的不同应用中各有特色。 范式一:非神经网络时代的完全监督学习 在非神经网络时代,完全监督学习是NLP的主流方法。在这种范式下,模型通过使用带有标注数据(如正确答案...
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》 ...
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.Prompt简介 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》 ...
GPT-3 最大的创新是可以用 prompt 直接前向做下游任务,从而不引进新的参数,打破了传统 pretrain+fintune 的模式,本质是通过挖掘预训练语言模型的知识做下游任务。那么如何用较小的预训练模型充分发挥预训练语言模型作为语言模型的作用,做下游任务。所以引出了最近一系列工作,基于 prompt 的新的训练范式。
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...