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 中大规模训练数据(指为特定任务而标注好的数据)是不足的,因此在深度学习出现之前研究者通常聚焦于特征工程(feature engineering),即利用领域知识从数据中提取好的特征; 在...
[9] Learning to Prompt for Continual Learning. Zifeng Wang, Zizhao Zhang, Chen-Yu Lee, Han Zhang, Ruoxi Sun, Xiaoqi Ren, Guolong Su, Vincent Perot, Jennifer Dy, Tomas Pfister. In CVPR 2022 https://arxiv.org/abs/2112.086...
相当于我们可以很容易的将Prompt Learning应用到我们下游任务中了,这对于快速落地到实际生产业务中是非常重要的。 效果方面,在公共数据集FewCLUE中的新闻分类(tnews)任务测试集中进行了测试,分别对比了预训练+微调和Prompt Learning的效果对比,下面是精度评价指标: 图7 预训练+微调和Prompt Learning的效果对比 可以看出使...
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段，即 NLP 四范式：：第一范式：传统机器学习模型的范式，基于全监督学习（fully ...
Prompt Learning详解 近年来,深度学习在各个领域取得了巨大的成功,然而,其在教育领域的应用却相对较少。其中,Prompt Learning作为一种新型的深度学习技术,旨在通过提示语来帮助模型更好地理解和应用所学知识。本文将详细介绍Prompt Learning中的重点词汇或短语,分析其在教育领域的应用,并举例说明。 一、重点词汇或短语 ...
Prompt learning 是包括众多环节的一个学习任务,包括 prompt engineering, answer engineering, tuning strategy, pretrain language model, multi prompt learning 等,每个环节都有若干种不同的选择,如何在如此繁多的可能性中搜索一个最优的组合确实是需要持续探索的事情。 6.1 Prompt Learning 使得所有的 NLP 任务成为...
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning:Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段,即 NLP 四范式:: 第一范式:传统机器学习模型的范式,基于全监督学习(fully supervised lea...
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 中大规模训练数据(指为特定任务而标注好的数据)是不足的,因此在深度学习出现之前研究者通常聚焦于特征工程(feature engineering),即利用领域知识从数据中提取好的特征; ...
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning:Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段,即 NLP 四范式:: 第一范式:传统机器学习模型的范式,基于全监督学习(fully supervised lea...
大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务，单独生成指示，通过在若干个 full-shot 任务上进行微调，然后在具体...