计划与解决提示(Plan-and-Solve Prompting)由改进的 Zero-Shot CoT 提示组成,“Let’s first understand the problem and devise a plan to solve it. Then, let’s carry out the plan and solve the problem step by step“。这种方法在多个推理数据集上生成比标准 Zero-Shot-CoT 更强大的推理过程。 思维...
模型初筛。由于Prompt有长度限制,不能在里面塞入HuggingFace社区上的所有模型描述,因此要对模型进行初筛。初筛的第一个条件是任务类型,根据步骤1的结果,得到task字段就是任务类别,比如“image-to-text”。用这个任务类别,和模型描述中的功能或者分类做匹配即可,得到该任务类型下的所有模型描述。下图就是HuggingFace官网上...
模型初筛。由于Prompt有长度限制,不能在里面塞入HuggingFace社区上的所有模型描述,因此要对模型进行初筛。初筛的第一个条件是任务类型,根据步骤1的结果,得到task字段就是任务类别,比如“image-to-text”。用这个任务类别,和模型描述中的功能或者分类做匹配即可,得到该任务类型下的所有模型描述。下图就是HuggingFace官网上...
清华大学提出了可自动学习模板的P-tuning[5]和预训练提示方法PPT[6],以解决需要人工构建模板和最优初始化等问题;斯坦福大学提出了Prefix-tuning[7]以参数可学习的前缀来实现高效的预训练语言模型微调;谷歌提出了FLAN[8]通过自然语言指令微调实现更快、更小、更好的模型优化;Huggingface提出了T0[9]以更加多样化的提示...
同样,HuggingFace的T0模型(如上图)也继承了Instruction Tuning思想,一共收集了171个多任务数据集,总共创建了1939个prompt;与FLAN模型相比,Zero-Shot性能在各数据集上均有提升或可比,而模型参数减少10倍(而FLAN模型为137B)。 此外,FLAN模型随着prompt个数的增加反而会降低性能,而T0模型不会。这说明T0模型的prompt更加...
但是实际上,Prefix-Tuning(P-tuning V2)并不是真正的在每一层添加模板,而是通过HuggingFace框架内置的past_key_value参数控制。其本质上与Adapter类似,是在Transformer内部对Key和Value插入可训练的两个MLP。有相关工作对Adapter、Prefix-Tuning、LoRA等参数有效性学习进行了集成,因为这些参数有效性学习方法本质上都是插入...
支持 HuggingFace 模型的guidance acceleration,进一步提升生成速度。Token healing,不看这个我还不知道 LLM...
https://github.com/microsoft/LLMLingua Demo链接:https://huggingface.co/spaces/microsoft/LLMLingua ...
[SEP]。将其喂入BERT模型中,并复用预训练好的MLM分类器(在huggingface中为BertForMaskedLM),即可直接得到[MASK]预测的各个token的概率分布; 标签词映射(Label Word Verbalizer) :因为[MASK]部分我们只对部分词感兴趣,因此需要建立一个映射关系。例如如果[MASK]预测的词是“great”,则认为是positive类,如果是“...
https://huggingface.co/spaces/Gustavosta/MagicPrompt-Stable-Diffusion 在公众的这种兴趣背后,潜藏着这样的事实——简单的语言提示并不总产生期望的结果,即使这些结果可以通过其他指令生成。 因此,由于对指令与特定模型的兼容性知之甚少,用户必须尝试各种提示以指导 LLM 走向期望的行为。我们可以通过将 LLM 看作是由...