在小样本学习中(Few-shot Learning, FSL)中,有通过利用额外的语义信息,如类名的文本Embedding,通过将语义原型与视觉原型相结合来解决样本稀少的问题。但这种方法可能会遇到稀有样本中学到噪声特征导致收益有限。在这篇论文,作者提出了一种用于少样本学习的语义提示(Semantic Prompt, SP)方法,不同于简单地利用语义信息...
由于作者是通过在隐私数据集上生成具有DP保证的few-shot示例,如下图所示。基于post-processing property of DP,可以保证无限次数的查询情况下,仍然满足差分隐私的要求。 此外,作者还定义了一个prompt构建函数PB,可以根据标签,instructions以及一组私有数据生成合成ICL示例。例如下图: 第一行是Instructions,第二行是真实...
论文链接:arxiv.org/abs/2211.0433 代码链接:github.com/AChen-qaq/Pr 1.abstract few-shot命名实体识别(NER)的目标是泛化到不可见的标签和/或域,标签示例很少。现有的度量学习方法计算查询和支持集之间的令牌级相似性,但不能将标签语义完全合并到建模中。为了解决这个问题,我们提出了一种简单的方法来极大地改善NER...
另外对于选择few-shot的数量,论文中也对比了例子数量对最后效果的影响,从图中可以看到zero-shot是最低的分数,当随着 K 不断增大时,我们发现 GPT-3 每个任务只需要不到 8 个示例,就能在整体 SuperGLUE 得分上胜过经过微调的 BERT-Large,...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
《Large Language Models are Few-shot Generators: Proposing Hybrid Prompt Algorithm To Generate Webshell Escape Samples》论文学习 一、INTRODUCTION Webshell是典型的恶意脚本的一个例子,它利用注入漏洞,让黑客能够远程访问和侵入web服务器,对社会经济和网络安全构成严重威胁。
self-consistency是在few-shot-cot的基础上,用Ensemble来替换Greedy Search,来提高解码准确率的一种解码策略,论文显示加入self-consistency,可以进一步提升思维链的效果GSM8K (+17.9%)。 在使用大模型进行固定问题回答例如多项选择,数学问题时,我们往往会采用Greedy-Search的方式来进行解码,从而保证模型解码生成固定的结果...
3. Few-Shot Prompting 我们在技巧2 中，提到我们可以给模型一些示例，从而让模型返回更符合我们需求的答案。这个技巧其实使用了一个叫 Few-Shot 的方法。这个方法最早是 Brown 等人在 2020 年发现的，论文里有一个这样的例子，非常有意思，通过这个例子你应该更能体会，像 ChatGPT 这类统计语言模型，其实并不懂...
在图像识别领域,few-shot prompt可以帮助模型识别特定类别的图片,即使只提供了极少的示例。在语音识别领域,few-shot prompt也可以帮助模型理解并生成特定的语音内容。 3. few-shot prompt的写法 在进行few-shot prompt的写作时,首先需要明确示例的数量和类型。如果要让模型生成一篇关于科技发展的文章,可以提供几篇相关...
论文名称: Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 文献链接: https://arxiv.org/abs/2109.13532 01前言 1.论文的相关背景 Prompt Learning通过设计一组合适的prompt将下游任务的输入输出形式重构成预训练任务中的形式,充分利用预训练阶段学习的信息,减少训练模型对大规模标注数据集的需求。