在 CV 中，不同的图像识别任务往往也需要微调整个大模型，也显得不够经济。Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。本文主要根据综述文章《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》[1] 以及相关论文整理而来，在此基础之上，总结了...
prompt learning (以下简称pl) 的好处是: 它可以允许模型在大量未处理的raw data上做训练(训练语言模型嘛,只要通顺合理就行),通过定义提示函数(应该是用来生成prompt的),就能完成few-shot甚至zero-shot学习,从而应对标签数据少甚至没有的情况。few-shot和zero-shot的解释可以看一下这篇文章[1],写的相当不错。 ...
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…
Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。 本文关于 NLP 的部分主要参考综述[1]。 NLP 模型的发展 过去许多机器学习方法是基于全监督学习(fully supervised learning)的。 由于监督学习需要大量的数据学习性能优异的模型,而在 NLP ...
在CV 中,不同的图像识别任务往往也需要微调整个大模型,也显得不够经济。Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。 本文关于 NLP 的部分主要参考综述[1]。 NLP 模型的发展 过去许多机器学习方法是基于全监督学习(fully supervised learning)的。
在CV 中,不同的图像识别任务往往也需要微调整个大模型,也显得不够经济。Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。 本文关于 NLP 的部分主要参考综述 [1]。 NLP 模型的发展 过去许多机器学习方法是基于全监督学习(fully supervised learning)的。
Transfer Learning(迁移学习) 迁移学习通常是将知识从一个领域迁移到另一个领域。在NLP领域中有许多的迁移学习方式,如领域自适应,跨语言学习,多任务学习。将PTM应用到下游任务是一个序列迁移的任务,即这些任务需要顺序的从中学习并且目标任务带有标签信息。
元学习(Meta-Learning),又被称为学习到学习(Learning to Learn),是机器学习领域的一个重要概念。它致力于使机器学习模型具备学习新任务和适应新环境的能力。元学习的目标是通过从大量任务和经验中学习,使学习算法能够对未知任务进行迁移和推广,从而实现快速学习和自适应学习。本文将对元学习进行综述,并讨论其在机器学...
在CV 中,不同的图像识别任务往往也需要微调整个大模型,也显得不够经济。Prompt Learning 的提出给这个问题提供了一个很好的方向。 本文关于 NLP 的部分主要参考综述[1]。 NLP 模型的发展 过去许多机器学习方法是基于全监督学习(fully supervised learning)的。
Part1什么是Prompt Learning 从BERT诞生开始,使用下游任务数据微调预训练语言模型 (LM)已成为 NLP 领域的通用做法。直到GPT-3模型首先将自然语言的提示信息(prompt)和任务示例(demonstration)作为上下文输入给GPT-3,使得GPT-3只需要少数的几个样本,不需要训练底层的参数便能够处理任务。应该是受到这一做法的启发,目前很...