传送门:huggingface.co/spaces/m 二、绘图类 1.promptomania 比较全面的prompt生成器,可以提供midjourney、stable diffusion等智能AI绘画工具的文本描述模板,稳定多元,可以选择调整细节和展示效果 传送门:promptomania.com/ 2.prompthero 根据图片查询prompt,可以文字检索,界面也挺美观 传送门:prompthero.com/ 3.kalos....
Prompt-to-Prompt Latent DiffusionandStable DiffusionImplementation Project Page Paper Setup This code was tested with Python 3.8,Pytorch1.11 using pre-trained models throughhuggingface / diffusers. Specifically, we implemented our method overLatent DiffusionandStable Diffusion. Additional required pa...
这里可以使用最简单的办法,利用huggingface models的api。 huggingface models api 从里面随便挑选一个model来做实验。我这里就选择robert base。 比赛任务是来分类学生对于议论文提出的论点正确与否,于是我构建这样的模板: student argument is <mask>. roberta base mlm api 从图中可以看roberta base预测出来的top5 t...
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...
传送门:https://huggingface.co/spaces/merve/ChatGPT-prompt-generator 二、绘图类 1.promptomania 比较全面的prompt生成器,可以提供midjourney、stable diffusion等智能AI绘画工具的文本描述模板,稳定多元,可以选择调整细节和展示效果 传送门:https://promptomania.com/ ...
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...
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...
具体的预训练语言模型分类可以分为如下5类,具体参考:Huggingface Summary of the models autoregressive-models: 自回归模型,主要代表有GPT,主要用于生成任务 autoencoding-models: 自编码模型,主要代表有 BERT,主要用于NLU任务 seq-to-seq-models:序列到序列任务,包含了an encoder 和 a decoder,主要代表有 BART,主要...
HugNLP is a unified and comprehensive NLP library based on HuggingFace Transformer. Please hugging for NLP now!😊 HugNLP will released to@HugAILab natural-language-processingdeep-learningtransformerspytorchsupervised-learningsemi-supervised-learningfew-shot-learningpre-trained-language-modelscode-understandin...
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...