Prompt Learning方法总结 • 按照 prompt 的形状划分：完形填空式，前缀式。• 按照人的参与与否：人工设计的，自动的（离散的，连续的）人工设计的 Prompt Prompt Tuning Fine-tune的策略 在下游任务上微调大规模预训练模型已经成为大量 NLP 和 CV 任务常用的训练模式。然而，随着模型尺寸和任务数量越来越多，微调...
本文是对prompt Learning在CV领域的文献总结,读者阅读完全文会对prompt learning在CV的各种用法有所了解,希望能对大家未来研究工作有所启发。 CLIP(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) CLIP方法框架图 CLIP是OpenAI的一个非常经典的工作,从网上收集了4亿个图片文本对用于训练,最后进行z...
小样本学习 (Few-shot Learning ) 少样本学习方法旨在学习一个能适应少样本场景的机器学习系统,许多方法,例如 model agnostic meta learning,embedding learning,和 memory-based learning,都在为实现这一目标而努力。提示方法可以被认为是另一种实现 few-shot learning 的方法,与其他方法相比,提示学习直接将几个有标注...
本文是对prompt Learning在CV领域的文献总结,读者阅读完全文会对prompt learning在CV的各种用法有所了解,希望能对大家未来研究工作有所启发。 CLIP(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) CLIP是OpenAI的一个非常经典的工作,从网上收集了4亿个图片文本对用于训练,最后进行zero-shot transfe...
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...
在人工智能快速发展的时代,计算机视觉(CV)领域也取得了显著的突破。作为一种新兴的技术,Prompting Learning在CV领域的应用正在逐步拓展和深化,成为了当今研究的热点话题。本文将详细阐述Prompting Learning在CV领域的发展历程、应用、优缺点评价以及未来发展前景。
CoOp: Learning to Prompt for Vision-Language Models CoOp的motivation如上图所示:CLIP是固定prompt:a photo of a [class],但是不同prompt的影响影响很大,比如从图a可以看出,少了一个a,acc直接低了6个点。每次根据人工设计prompt太麻烦,设计的还不一定好,那怎么办呢?熟悉nlp的prompt的小伙伴应该脱口而出了,应...
基于 Transformer 的自然语言模型能够方便的编码长距离依赖关系, 同时在大规模自然语言数据集上并行训练成为可能. 但由于自然语言任务种类繁多, 且任务之间的差别不太大, 所以为每个任务单独微调一份大模型很不划算. 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...
但实际操作时存在一个问题,因为prompt based learning是一种zero/few shot learning方式,没有足够的样本来训练w和b。本文提出了一种context-free input来解决这个问题,用N/A作为输入,提供给GPT-3模型,因为N/A并不是有效的输入,理想情况下,GPT-3应该给出50-50的Pos和Neg比例,但实际给出了61.3%的Neg,这正式...
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。