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...
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...
提示设计(Prompt engineering)是创建提示函数fprompt(x)的过程,该函数可在下游任务中产生最有效的性能。 在以前的许多工作中,这涉及到prompt模板设计,即人工或算法为模型预期执行的每个任务搜索最佳模板。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...
例如,将Prompt与迁移学习或微调技术相结合,以提高模型在特定任务上的性能。总的来说,随着NLP领域的不断发展,Prompt范式正在成为新的研究热点。这一范式的出现为NLP领域带来了新的机遇和挑战,促使研究者们不断探索新的技术和方法。未来,随着技术的进步和应用需求的增加,Prompt范式有望在更多的领域得到应用和发展。相关...
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》 ...
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...
在人工智能和自然语言处理(NLP)的广阔领域中,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。本文将简明扼要地介绍Prompt的基本概念、工作原理、优势、实际应用以及未来展望,帮助读者理解这一技术趋势。 Prompt的基本概念 Prompt,顾名思义,即“提示”。在NLP中...
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
基于提示(prompt)的训练策略:也有训练参数的方法,可以是提示、LM或两者兼有。在图1 §7中,论文总结了不同的策略,并详细介绍了它们的相对优势。 三、预训练的语言模型 鉴于预训练LMs在预训练和微调范式中对NLP产生的巨大影响。论文将从主要训练目标、文本噪声类型、辅助训练目标、注意力掩码、典型架构和首选应用场景...