现在vision-language learning的方法都是task-specific的,即要为每个下游任务特别设计,本文利用prompt设计来兼容7个下游任务的学习,如上图所示,对不同的下游任务只需要加上不同的文本前缀即可,比如一个视觉问答的任务就加上vqa,对visual grounding的任务就加上visual grounding即可。具体模型如下所示: 整体流程是一个enc...
PET详细地设计了Prompt-Tuning的重要组件——Pattern-Verbalizer-Pair(PVP),并描述了Prompt-tuning如何实现Few-shot/Zero-shot Learning,如何应用在全监督和半监督场景(iPET)。 PET设计了两个很重要的组件: Pattern(Template):也叫Template,其为额外添加的带有`[mask]`标记的短文本,通常一个样本只有一个Pattern(因为...
上一篇系列文章(NLP第四范式——Prompt Learning(1)简介)简单介绍了下Prompt Learing,这一篇将以文本情感分析(positive和negative两类)为例,进行Prompt Learing实践,主要分为下面四个步骤: (1)prompt模板构造:构造prompt模板,将输入文本转为MLM完形填空任务的输入; (2)标签答案构建:构建pos标签和neg标签对应的答案字典...
人工构建 prompt 的方式,作为一种简单有效的方式,也验证了 prompt learning 的价值,减轻了对有监督数据的依赖,提供了一个将庞大的预训练模型应用到众多下游任务的方向。 代码语言:txt AI代码解释 虽然这种方式直观,但是**人工构建 prompt 的方式有两个弊端,一方面人工构建 prompt 和测试 prompt 效果耗费时间跟精力,...
【文心一言】提示词功能系统学习,Prompt Learning 大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt...
【文心一言】提示词功能系统学习,Prompt Learning 大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt...
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...
Prompt Learning 的形式: 以电影评论情感分类任务为例,模型需根据输入句子做二分类: 原始输入:特效非常酷炫,我很喜欢。 Prompt 输入:提示模板 1:特效非常酷炫,我很喜欢。这是一部 [MASK] 电影;提示模板 2:特效非常酷炫,我很喜欢。这部电影很 [MASK]
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...