● Side-tuning[4]：训练一个 “side” 网络，然后融合预训练特征和 “side” 网络的特征后输入分类...
通过prompt tuning使模型学习到下游各领域情感文本的特征.MSAPT仅需保存一个模型和一些参数量远远小于模型的prompt,实现了多领域情感分析.在多个属于不同领域的情感文本数据集上进行实验,结果表明仅进行prompt tuning时,MSAPT效果优于模型微调(model tuning)的.最后,分别对适应特定领域的prompt tuning,hard prompt,soft ...
我们不称输入的第二段文本为"Prompt",因为这容易和Prompt Tuning概念中的Prompt混淆。该任务并不适合Prompt Tuning范式,而仍然是采用普通的对全模型进行参数更新的Full Tuning范式。因此在该题中,“Prompt”的形式如何并不重要,增加一些没什么用的词反而会挤占第一段文本的输入长度。 该方案使用了BERT的MLM头进行分类...
Prefix Tuning- 是一种轻量级的fine-tuning替代方案,为NLG任务准备一个可训练的连续前缀。 Prompt Tuning- 提出了一种通过反向传播学习软提示的机制。 上一节(基本提示) 下一节(应用) 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问: 关于提示词工程(prompt)的指南、...
中文ner 的难点在于没有 explicit entity boundary , 研究已经证明为每个 token 融入词典信息可以缓解。 输入部分为 P-BERT 和 自己的 word embedding ,每个 token 编码维度为 H。 融入辞典特征 此外,作者借鉴 LEBERT: 融入外部词典特征:为每个 token 构造词典集合,每个词都来自外部词典,并且是输入序列的子序列,并...
这时候 prompt tuning 出现了,不用训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。 提示词的编写还是处于手工业阶段,依赖人去完成。想象一下未来 AGI 实现,agents 遍地的时候。我们必然要以工业的方式量产 agents,这也就意味着写 prompts 这件事情需要由手工业,变成现代的...
Adapter与Prompt Tuning微调方法研究综述 林令德;刘纳;王正安 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2023(59)2 【摘要】文本挖掘是数据挖掘的一个分支学科,涵盖多种技术,其中自然语言处理技术是文本挖掘的核心工具之一,旨在帮助用户从海量数据中获取有用的信息。近年来,预训练模型对自然语言处理的研究和...
prompt tuning,IFPT).该方法通过构造语义映射和提示模板充分利用事件类型描述,实体类型等多种信息,能够高效使用有限训练数据,流水线式地完成事件检测和论元抽取.实验... 苏杭,胡亚豪,潘志松 - 《计算机应用研究》 被引量: 0发表: 2024年 基于Prompt和BERT的情感原因对抽取方法 情感原因对抽取是一项全新的自然语言处理...
1.论⽂名称:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks 2.论⽂名称:Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing 3.论⽂名称:CPT: COLORFUL PROMPT TUNING FOR PRE-TRAINED VISION-...
"explain prompt tuning, and describe Google's Gen AI", "development tools.", "Large language models, or LLMs, are a subset of deep learning.", "To find out more about deep learning,", "see our Introduction to Generative AI course video." ...