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,大模型的参数始终是固定的,是一个Frozen状态,是冻结的。得到大模型的预测结果y’后,...
增加对模型的encoder以及decoder的训练:根据下游任务数据分别构建Data_text,Data_target预训练数据语料,是加入到预训练中,分别增强模型的encoder理解能力和 decoder的生成能力(见UIE) 重新构建模型中文字典:使用sentencepiece上在千亿token上学习并构建模型字典,更...
正常对这些token进行embedding,然后拼接在prefix prompt的embedding之后,输入到encoder-decoder中。
(2) Prompt的tokens之间应该有一定的关联,而不是完全独立 因此作者提出先采用biLSTM作为Prompt Encoder来编码prompt向量。 具体Prompt模板设计为: [Prompt 1] X [Prompt 2] [MASK] for unidirectional models, e.g. GPT [Prompt 1] X [Prompt 2] [MASK] [Prompt 3] for bidirectional models, e.g. BERT ...
• Left-to-Right LM: GPT, GPT-2, GPT-3• Masked LM: BERT, RoBERTa• Prefix LM: UniLM1, UniLM2• Encoder-Decoder: T5, MASS, BART 提示学习的通用流程(General Workflow)提示学习的基本流程主要包括以下四个步骤:• 提示构造(Prompt Construction)• 答案构造(Answer Construction)• ...
PaLM 2 Technical Report(opens in a new tab) (May 2023)BloombergGPT: A Large Language Model for Finance(opens in a new tab) (March 2023)Medical Intervention Duration Estimation Using Language-enhanced Transformer Encoder with Medical Prompts(opens in a new tab) (March 2023)Soft-prompt tuning ...
然后使用某种 Transformer Encoder 模型将这些小块转换为向量; 把这些向量汇总到一个索引中; 在使用时,创建一个针对大语言模型的提示,指导模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文回答用户的查询。 下面是一个RAG例子,中文的prompt在注释里: defquestion_answering(context, query):# 请回答后面用三个反引号 ```{query...
一、环境准备 该部分初始化调用的环境,并加载客户端及基础函数定义 importosenv_file="/root/autodl-fs...
Pretrain Model Choice:GPT等Decoder,BERT等Encoder,BART等Encoder-Decoder Prompt Engineering:离散模板(文本),连续模板(embedding)的设计。模型效果对模板的敏感性,以及人工模板设计的不稳定的和难度是需要解决的问题 Answer Engineering: 包括答案文本的搜索,和预测文本到标签的映射。相比分类标签,Prompt范式输出的答案多...