input_image_size=input_image_size# 输入图像大小self.image_embedding_size=image_embedding_size# 图像嵌入大小self.pe_layer=PositionEmbeddingRandom(embed_dim//2)# 位置编码的维度是嵌入维度的一半self.num_point_embeddings:int=4# pos/neg point + 2 box corners 这个表示模型需要为四种不同类型的点生成嵌...
使用Prompt Encoder显示跟踪伪向量之间的依赖关系:prompt encoder对应BiLSTM + 2xDense (ReLU) 指定上下文词:选定部分具有与当前句子语义代表性的一些词作为一些伪标记的初始化(例如上图中“capital”、“Britain”等) 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...
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...
模型架构上采用了家喻户晓的Encoder-Decoder结构，核心组成是Transformers。实际使用时，采用了T5预训练模型...
GPT（Generative Pretrained Transformer）系列和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等是基于此模型的知名应用。LLMs(Large Language Models )Large Language Models（LLMs），也称为大型语言模型，是一种基于机器学习和自然语言处理技术的模型，它通过对大量的文本数据进行训练，来学习服务人类语言...
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...
模型架构: Encoder-Decoder,Decoder Only,Encoder Only 迁移策略:逐步解冻,全量微调,局部微调 其他:多任务预训练,模型大小 说句题外话,再看论文结果发现Encoder-Decoder的模型结果+SpanMLM损失函数效果最好。不知道这是否是谷歌押注T5,而没有像OpenAI一样选择Deocder结构的原因。
模型架构: Encoder-Decoder,Decoder Only,Encoder Only 迁移策略:逐步解冻,全量微调,局部微调 其他:多任务预训练,模型大小 说句题外话,再看论文结果发现Encoder-Decoder的模型结果+SpanMLM损失函数效果最好。不知道这是否是谷歌押注T5,而没有像OpenAI一样选择Deocder结构的原因。
to text模型，其网络是一种基于transformer的encoder-decoder架构，而训练方法则是近似bert风格的mask结构...
Prefix-tuning 是做生成任务,它根据不同的模型结构定义了不同的 Prompt 拼接方式,在 GPT 类的自回归模型上采用 [PREFIX, x, y],在 T5 类的 encoder-decoder 模型上采用 [PREFIX, x, PREFIX', y]。 1. 把预训练大模型 freeze 住,因为大模型参数量大,精调起来效率低,毕竟 prompt 的出现就是要解决大模型...