如何训练这个模型:首先训练数据是什么,其实就是可以抽象为模板T的那些文本数据。在一开始的时候我们用一种初始化方法随机初始化prompt encoder,将模板T中的Pi送入Prompt encoder,将模板T中的x和y送入大模型自带的输入编码层。得到各自的编码后,合并起来,送入大模型。此时,我们要明确一点,在整个训练过程中,大模型的...
为prompt 加上一个跟当前图像相关的特征以提高泛化性能。具体来说,先用 Image Encoder 计算当前图像的 feature,然后通过一个 Meta-Net 把 feature 映射到 prompt 的特征空间,加到 prompt 上面。 ▲ To learn generalizable prompts 3.3.4 域适应 Domain Adaptation via Prompt Learning[12] 用prompt 来标识 domain...
即:冷启的预训练模型没有包含prompt形式的多任务监督目标,这导致了下游进行的Prompt Learning与预训练模...
masked autoencoder旨在重建被遮蔽的图像,强调在编码器-解码器架构中可见部分的恢复。网络优化涉及最小化...
Encoder-Decoder: T5, MASS, BART Prompt Learning 方法 按照prompt 的形状划分: 完形填空式, 前缀式 按照人的参与与否: 人工设计的, 自动的(离散的, 连续的) Prompt Tuning Fine-tune strategies 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为 NLP 和 CV领域常用的训练模式。然而, 随着模型尺寸和任务数量越来越多,...