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...
在实验这有一个有意思的发现:nlp领域有一篇叫OptiPrompt的文献,提出连续的prompt不一定要随机初始化,可以用人工设计的prompt的embedding初始化来引入专家经验,CoOp做实验发现就算prompt参数是随机初始化的也能到达一样的效果。 CoCoOp: Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models CoCoOp的motivation如上图所示...
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...
2.2 提示学习(Prompt Learning): 以句子形式的指令,即文本提示,通常给予V-L模型的语言分支,使其更好地理解任务。prompt可以为下游任务手动指定,也可以在调优阶段自动学习。后者被称为“Prompt learning”,这个概念首先应用于NLP。 与Visual prompt tuning类似,我们也使用了深度“视觉”提示,然而我们是多模态的。 2.3 ...
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。>>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 CLIP(Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision) ...
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。
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 ...
首先介绍了背景，从NLP四大范式引出预训练+微调和当前大火的提示学习Prompt Learning。相比于预训练+微调是...
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。