PromptEncoder 该类用于对输入的提示信息进行编码。 __init__ class PromptEncoder(nn.Module): def __init__( self, embed_dim: int, # mask 嵌入维度 image_embedding_size: Tuple[int, int], # 图像嵌入大小 input_image_size: Tuple[int, int], # 输入图片大小 mask_in_chans: int, # mask 输入...
重参数(Reparameterization):P-tuning先通过一个Prompt Encoder表征这些伪标记后,直接将这些新的表征覆盖到对应的embedding table上,换句话说,Prompt Encoder只在训练时候会使用到,而在推理阶段则不再使用 混合提示(Hydride Prompt):将连续提示与离散token进行混合,例如 [x] [\text{it}] [v_1] [\text{mask}] ...
1)Encoder-Only,以BERT为代表的自编码模型。 2)Decoder-Only,以GPT为代表的自回归模型。 3)Encoder-Decoder,以T5为代表的seq2seq模型。 4)Prefix-LM,一种Encoder-Decoder的变种,以UniLM。 虽然GPT比BERT出来的更早,但在预训练模型的发展初期,BERT取得了更多的关注和更好的效果,一是NLU的任务有更多的关注度,而...
其在Prompt Tuning方法上主要做出几个改进:1、考虑到这些伪标记的相互依赖关系 :认为 与 是有先后关系的,而transformer无法显式地刻画这层关系,因此引入Prompt Encoder,实际过程中采用一层RNN;2、指定上下文词 :如果模板全部是伪标记,在训练时无法很好地控制这些模板朝着与对应句子相似的语义上优化,因此选定部分具有与...
最强大的是,Meta实现了一个完全不同的CV范式,你可以在一个统一框架prompt encoder内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。 对此,腾讯AI算法专家金天表示,「NLP领域的prompt范式,已经开始延展到CV领域了。而这一次,可能彻底改变CV传统的预测思路。这一下你可以真的可以用一个模型,来分割任意物体,...
最强大的是,Meta 实现了一个完全不同的 CV 范式,你可以在一个统一框架 prompt encoder 内,指定一个点、一个边界框、一句话,直接一键分割出物体。 对此,腾讯 AI 算法专家金天表示,「NLP 领域的 prompt 范式,已经开始延展到 CV 领域了。而这一次,可能彻底改变 CV 传统的预测思路。这一下你可以真的可以用一个...
针对这两个问题,作者使用双向LSTM+2层MLP来对prompt进行表征, 这样LSTM的结构提高prompt的整体性,Relu激活函数的MLP提高离散型。这样更新prompt就是对应更新整个lstm+MLP部分的Prompt Encoder。下面是p-tuning和离散prompt的对比 作者分别对LAMA知识探测和SuperGLUE文本理解进行了评测。针对知识抽取,作者构建的prompt模板如下...
针对这两个问题,作者使用双向LSTM+2层MLP来对prompt进行表征, 这样LSTM的结构提高prompt的整体性,Relu激活函数的MLP提高离散型。这样更新prompt就是对应更新整个lstm+MLP部分的Prompt Encoder。下面是p-tuning和离散prompt的对比 作者分别对LAMA知识探测和SuperGLUE文本理解进行了评测。针对知识抽取,作者构建的prompt模板如下...
然后使用Encoder对每段文本进行独立编码,绕过Attention的平方复杂度问题。最后输出每段文本的Embedding,注意这里不是文本整体embedidng, 而是后半部分(250~500字)每个Token最上层的Embedding,并写入向量索引,这里用的是Faiss。 在解码层,每一步解码,query都会检索注意力最高的Top-k个输入Token,作为编码器部分的信息用于...
与直接预测像素的 MAE 不同,MAE-VQGAN 通过 softmax 层预测 visual token。作者通过使用 VQGAN Encoder 将图像映射成为 visual token 的 indices 来获得 GT 的 visual token。对于每个 masked token,解码器输出预训练的 VQGAN code b...