Prompt Learning已经成为大型视觉语言模型(VLMs)中一种有效且节省数据的技术。然而,在将VLMs调整到专业领域(如遥感和医学图像)时,领域提示学习仍然未被充分探索。虽然大规模的领域特定基础模型可以帮助应对这一挑战,但它们集中在单一视觉层面上,使得很难同时促使视觉和语言两个模态。
论文名称:PromptAD: Learning Prompts with only Normal Samples for Few-Shot Anomaly Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2404.05231 研究背景 异常检测(Anomaly Detection)是计算机视觉中非常重要的任务,在工业和医学中的缺陷检测任务中得到了广泛的应用。本文聚焦于无监督工业异常检测任务,这提出了一个被称为...
● 舍弃了使用n-grams方法生成候选实体的思路，进而解决了TemplateNER等基于Prompt Learning命名实体识别模型的效率问题 02 论文摘要 Prompt Learning已被广泛应用于句子级自然语言处理任务中，但其在命名实体识别这类字符级的标记任务上取得的进展却相当有限。TemplateNER通过n-grams方法枚举所有的潜在实体构建prompt进行命名...
也有研究尝试自动寻找离散的prompts,但神经网络本质上是连续的,离散的prompts往往不会是最优解。论文提出了P-tuning方法,利用可训练的连续的prompt embeddings,通过梯度下降优化连续的prompts。使用了P-tuning的GPTs模型在NLU任务上达到了可比拟BERT模型的表现,也对BERT模型在小样本和监督学习上的表现有所提升。 方法介绍...
作为深度学习的一种新方法,Prompt Learning允许研究者利用已有的预训练语言模型(如BERT、GPT等)进行微调,从而实现更加精准的任务定制。本文将系统地梳理44篇关于Prompt Learning的论文,从基本概念、方法论、应用场景和未来发展方向等方面进行阐述,旨在为NLP领域的研究者和实践者提供有价值的参考。二、基本概念Prompt ...
论文整理——按照时间线 1. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP ICML 2019 2019.2.2 motivation: 将adapter 加入到 transformer 中,在针对某个下游任务微调时,改变的仅仅是 adapter 的参数。 2. To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks 2019 2019.3.14 ...
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。 例如对于用户评论的情感分析任务:判断用户评论的“交通太不方便了。”这句话蕴含的情感是“正面”还是“负面”。原有的处理范式是将...
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。 例如对于用户评论的情感分析任务:判断用户评论的“交通太不方便了。”这句话蕴含的情感是“正面”还是“负面”。原有的处理范式是将...
论文贡献：（1）GPT在使用了P-tuning下，在自然语言理解中效果要比BERT好。这证明了，GPT结构在自然...
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。