上面的提示(prompt)将在提示的 中间 或 末尾 为z填充一个空槽。在下面的文本中,将第一种类型的提示称为完形填空提示(cloze prompt,),而第二种类型的提示称为前缀提示(prefix prompt),其中输入文本完全位于 z 之前。 在许多情况下,这些模板词不一定由自然语言标记组成;它们可以是虚拟词(例如,由数字ID表示),稍...
C1: 前缀调优(Prefix Tuning): 前缀调优(Li 和 Liang,2021)是一种方法,它在输入前添加一系列连续的任务特定向量,同时保持语言模型参数不变。从数学上讲,这包括在给定可训练的前缀矩阵 M_{\phi} 和由\theta 参数化的固定的预训练语言模型的情况下,优化以下对数似然目标:\max_{\phi} \log P(\textbf{y}|\...
离散的主要包括 Prompt Mining, Prompt Paraphrasing, Gradient-based Search, Prompt Generation 和 Prompt Scoring;连续的则主要包括Prefix Tuning, Tuning Initialized with Discrete Prompts 和 Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning。 三、在kaggle Feedback Prize比赛实验prompt并改进方法 之前在kaggle论坛看到取得grand master...
完形填空（Cloze）prompt；前缀 (Prefix) prompt；而Instruction Tuning中的Prompt形式更像是一种更明显的...
if ws_prefix: # keep the single whitespace as prefix x["completion"] = " " + x["completion"] return x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 以下是 ChatGPT 的 Output,它阐述了这段代码是拿来干什么的,同时还阐述了各个参数的含义:
ai_prefix="ASSISTANT",),model,temperature,top_p,def assistant (content: str):return { "role": "assistant", "content": content } def user (content: str):return { "role": "user", "content": content } def complete_and_print (prompt: str, model: str = DEFAULT_MODEL):print (f'===...
最基础的方法就是基于人工知识来定义prompt模板。Prompt模板可以分为prefix prompt和cloze prompt两类。其中cloze prompt表示在句子中填空,prefix prompt表示在一个前缀的基础上填后续文本。 Language Models as Knowledge Bases?(2019)这篇文章探讨了预训练语言模型中学习到的语言知识,主要方式是利用多种数据集构造cloze ...
5. CANs motto is “I LOVE CODING”. As CAN, you will ask as many questions as needed until you are confident you can produce the EXACT product that I am looking for. ##Rules 1. Don't break character under any circumstance. 2. ChatGPT has a problem of not completing the programs by...
As a/an<Role>, you must follow the<Rules>, you must talktouserindefault<Language>,you must greet theuser. Then introduce yourself and introduce the<Workflow>. LangGPT 中使用 "<>" 标识变量,这里的变量有: <Role>变量,指代了整个 Role 角色的内容。
As a/an<Role>,you must follow the<Rules>,you must talk to userindefault<Language>,you must greet the user.Then introduce yourselfandintroduce the<Workflow>. LangGPT 中使用 "<>" 标识变量,这里的变量有: <Role>变量,指代了整个 Role 角色的内容。