在整个NLP领域,你会发现整个发展是朝着精度更高、少监督,甚至无监督的方向发展的,而 Prompt Learning 是目前学术界向这个方向进军最新也是最火的研究成果。 二. 为什么需要提示学习 为什么呢?要提出一个好的方式那必然是用来解决另一种方式存在的缺陷或不足,那我们就先从它的上一个范式来说起,就是预训练模型 PL...
Prompt Learning通过模板(Template)定义的提示语句,将原有任务转化为预测掩码位置的词,以及通过标签词(Verbalizer)的定义,建立预测词与真实标签之间的映射关系,就可以将下游任务转化成预训练阶段的掩码预测任务。Prompt Learning提示学习可以很好的应用到小样本甚至无样本场景中,解决下游任务。尤其对于我们广告场景中经常需要...
Prompt Learning 的本质: 将所有下游任务统一成预训练任务;以特定的模板,将下游任务的数据转成自然语言形式,充分挖掘预训练模型本身的能力。 本质上就是设计一个比较契合上游预训练任务的模板,通过模板的设计就是挖掘出上游预训练模型的潜力,让上游的预训练模型在尽量不需要标注数据的情况下比较好的完成下游的任务,关键...
Prompt Learning方法总结 • 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）人工设计的 Prompt Prompt Tuning Fine-tune的策略 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而，随着模型尺寸和任务数量越来越多，微调...
近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提出,甚至在没有标注数据的情况下,也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prom...
Prompt Learning(提示学习)则是一种最新的预训练模型范式,通过在预训练过程中提供特定任务的提示信息,来指导模型学习,帮助模型更好地利用任务的上下文信息,从而提高模型的性能,也使得模型可以在Few-shot、Zero-shot等低资源场景下保持良好的表现。本期前瞻洞察从Prompt Learning预训练范式出发,讲述什么是Prompt、为什么要...
Prompt Learning 2.1 什么是 Prompt? 在做objective engineering 的过程中,研究者发现让下游任务的目标与预训练的目标对齐是有好的。因此下游任务通过引入文本提示符(textual prompt),把原来的任务目标重构为与预训练模型一致的填空题。 比如一个输...
Prompt learning 教学进阶篇:简介Prompt框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency等;项目实战搭建知识库内容机器人 1.ChatGPT Prompt Framework 看完基础篇的各种场景介绍后,你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」,更多地集中讲如何用,但讲「道」的部分不多。高...
为了解决这个问题,提示学习(Prompt Learning)应运而生。提示学习是一种新型的学习方法,通过改造下游任务、增加专家知识,使任务输入和输出适合原始语言模型,从而在零样本或少样本的场景中获得良好的任务效果。这种学习方法降低了对大量标注数据的依赖,使得模型在资源有限的情况下也能取得较好的性能表现。提示学习的原理基于...
表达的“艺术”:prompt learning助力AI发展 摘要 Stable diffusion、ChatGPT都是时下大热的机器学习实现。尽管应用领域不同,这些模型的出现都得益于时下新兴的提示学习(prompt learning)技术的进步。本文讨论了提示学习的基本思想、最新进展和应用。 背景介绍