2.2.3、Automated Template Learning 2.3、Prompt-based Training Strategies 3、总结 参考文献 我的足迹 近些年,NLP技术发展迅猛。自BERT于2018年被提出以来,"pre-train+fine-tune"便成为了席卷整个NLP领域的学习范式。然而,自GPT-3开始,一种新的范式引起了大家的关注并越来越流行:prompt-based learning。 本文主要参...
其中最火的两个概念就是contrastive Learning(对比学习,simcse是对比学习框架下较为出名的算法)和prompt-based learning(模板学习)。我们都知道AI领域除了算力贵,其实有价值的标注数据也非常昂贵。而无论是对比学习还是模板学习都开始解决少量标注样本,甚至没有标注样本时,让模型也能有不错的效果。这里我通过一个简单的...
其中最火的两个概念就是contrastive Learning(对比学习,simcse是对比学习框架下较为出名的算法)和prompt-based learning(模板学习)。我们都知道AI领域除了算力贵,其实有价值的标注数据也非常昂贵。而无论是对比学习还是模板学习都开始解决少量标注样本,甚至没有标注样本时,让模型也能有不错的效果。这里我通过一个简单的...
Prompt的理论分析和可解释性。尽管 Prompt 方法在很多情况下都取得了成功,但是目前 prompt-based learning 的理论分析和保证还很少,使得人们很难了解 Prompt 为什么能达到好的效果,又为什么在自然语言中意义相近的 Prompt 有时效果却相差很大。 存在的疑问 如何应用于生物信息学? 存在的挑战: 对于DNA、RNA、蛋白质序列...
2. 传统 pretrain+fintune 的训练方式是有 gap 的,需要从大规模无监督数据训练迁移到下游 finetune 的任务,prompt-based 的方式打破了这个方式。 论文整理——按照时间线 1. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP ICML 2019 2019.2.2 motivation: ...
Until Paradigm3:Pre-train, Fine-tune, the use of Language Models as a base model for almost every task didn’t exist. That’s why we don’t see an arrow under the “Task Relation” column in the figure above amongst the boxes. Also, as discussed above, withPrompt-based learning the ...
Also known as “prompt learning,” prompt-based learning is an emerging strategy to allow pretrainedartificial intelligence (AI)or foundation models to be repurposed for other uses without additional training. It is a newnatural language processing (NLP)paradigm that does not require any supervised ...
Prompt-based learning is a strategy thatmachine learning engineerscan use to train large language models (LLMs) so the same model can be used for different tasks without re-training. Advertisements Traditional strategies for training large language models such asGPT-3andBERTrequire the model to be...
尽管类似于ChatGPT这种大模型的落地应用可能仍存在诸多限制,但不得不说的是这种大模型的出现让Prompt Learning变得愈发火热,甚至衍生了一种新的职业,叫Prompt工程师。Prompt Learning这种技术方式无疑是我们更值得关注和学习的,在实际生产场景中,当我们面临类似低资源问题的困扰,不妨尝试一下这种Prompt-based系列方法,或许...
NLP学术领域在一年内迅速发展，对比学习和模板学习作为最火热的概念，旨在解决标注数据稀缺的问题。本文通过一个简单的文本分类任务介绍模板学习的实践，解释了NLP四范式，从精度、监督量及监督类型方面探讨领域发展趋势。模板学习的核心在于设计与上游预训练模型兼容的模板，通过较少标注数据实现高效任务完成。...