[2401.07457] Concept-Guided Prompt Learning for Generalization in Vision-Language Models (arxiv.org)arxiv.org/abs/2401.07457 Abstract:对比语言-图像预训练(CLIP)模型在建立文本和图像之间的跨模态连接方面表现出了显著的效果,通过微调,在广泛的下游应用中取得了令人印象深刻的性能。然而,在泛化任务中,CLIP的...
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。
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...
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...
● 提出了一种少样本场景下无模板的基于Prompt Learning的命名实体识别算法 ● 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...
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 ...
在prompt learning中一个核心问题是模型存在死记硬背现象。Prompt learnin主要应用在few-shot learning场景,先将训练数据转换成prompt的形式,在训练过程模型侧重于记忆训练数据,然后使用记忆的信息做预测。这个过程会导致模型缺乏泛化能力,一些长尾的case预测效果不好。
论文:Prompt-Learning for Fine-Grained Entity Typing 链接:https://arxiv.org/pdf/2108.10604.pdf 单位:清华大学、首尔大学 提取摘要 提示学习(Prompt-learning)一个有效的tune预训练模型到特定任务上的方法,最近受到了各方学者的关注。 通过使用填空形式(cloze-style)来激活预训练模型的通用知识,Prompt-learning已经...
Learning to Prompt for Continual Learning论文阅读笔记 摘要 本文的主要贡献是提出了一种连续学习的方法L2P,可以自动学习提示(Prompt)一个预训练的模型,从而能够在学习一系列的任务的同时减轻灾难性遗忘,并且这个过程无需使用记忆回放等方法。本文的方法中提示是小的可学习的参数,最终目的是优化提示从而在保证可塑性的...
但是如果使用Prompt Learning的方式,就省略了这一步了。这样一来岂不是不用花大力气训练模型了?哈哈是的,很多研究证明Prompt Learning在小样本(few-shot)场景下很有效。 Part2Few-shot Learner 论文标题:Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners...