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...
Prompt学习是一种通过对输入数据进行预处理和格式化,以提高模型性能的技术。它通过为模型提供明确的任务指示或提示,帮助模型更好地理解和处理输入数据。在自然语言处理领域中,Prompt通常以文本形式呈现,用于指导模型完成各种语言任务。随着深度学习技术的不断发展,Prompt学习经历了从简单到复杂的演变过程。早期的Prompt通常是...
prompt-based learning有时能够更灵活地适应不同的任务，并且可能需要的计算资源更少。
Prompt Learning 就是这个适配器,它能高效得进行预训练语言模型的使用。 传统Model Tuning和Prompt Tuning的区别: 如下图:左侧为传统Model Tuning,主要过程为将预训练模型分别用于不同任务的训练,得到不同的针对性的模型参数,另外Fine-tuning随着模型规模逐渐增大,不再容易;而右图中Prompt Tuning则是直接对预训练模型中...
6.2 Prompt Learning 和 Fine-tuning 的范式区别 Fine-tuning 是使得预训练语言模型适配下游任务Prompting 是将下游任务进行任务重定义，使得其利用预训练语言模型的能力，即适配语言模型 6.3 挑战与展望 Prompt 的设计问题。目前使用 Prompt 的工作大多集中育分类任务和生成任务，其它任务则较少，因为如何有效地将预...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot!
模型微调(Fine-tuning)、提示学习(Prompt-learning)、指示学习(Instruction-tuning)对比,数据源于计算机行业:大模型深度复盘科技变革加速-230522(39页).pdf。
面对数据不足的情况，prompt学习（prompt learning）应运而生，旨在通过引入[MASK]标记来构造与MLM类似的下游任务。例如，将评论转换为：然后让模型预测被[MASK]标记的真实值，模型通过上下文信息推测被掩码的词为“电脑”。使用与预训练相同的MLM任务，我们可以用较少的训练数据进行微调。但是，这还不是P...
对Prefix-tuning 的简化,固定预训练模型,只对下游任务的输入「添加额外的 k个可学习的 token」。这种方式在大规模预训练模型的前提下,能够媲美传统的 fine-tuning 表现。 代码: https://github.com/kipgparker/soft-prompt-tuning 五. 总结 「Prompt Learnin...