笔者最近就在做 Template Prompt Tuning,恰好读到一篇解答这个问题的经典论文 The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning,在这里回答一下这个问题,并且附上论文精华部分的翻译。 Prompt Tuning比Fine-tuning在哪些情况下表现更好? 结论很简单:离散的Prompt Tuning(Prompt Design)基本不能达到fine-tuning...
作者来自达摩院和浙江大学,论文貌似还是在axriv上。 Prompt-Tuning Prompt-Tuning是一种新的微调范式,可以用来弥合预训练和微调在训练目标上的差距。 本文首先为ABSA任务设计了一个模板,然后在训练模型时,不仅执行下游任务(即极性分类、pair和triplet抽取),还使用模板对模型进行tuning。简单来说,相当于增加了一个损失项...
Visual Prompt Tuning • VPT-Shallow • VPT-Deep VPT Results 持续学习 Learning to Prompt for Continue Learning[9]引入一个 prompt pool，对每个 input，从 pool 中取出与其最近的 N 个 prompts 加入 image tokens。input 和 prompts 距离的度量通过计算 input feature 和每个 prompt 的 key 的距离来得到...
这几类任务基本可以涵盖现有的自然语言处理场景中,而这五类任务在Fine-tuning阶段几乎都涉及在模型头部引入新参数的情况,且都存在小样本场景过拟合的问题,因此Prompt-Tuning的引入非常关键。 第二章:Prompt-Tuning的定义 涉及知识点: 那么什么是Prompt呢?在了解预训练语言模型的基础,以及预训练语言模型在Pre-training和...
2.1 软模板- P tuning 不再设计/搜索硬模板,而是在输入端直接插入若干可被优化的 Pseudo Prompt Tokens,自动化地寻找连续空间中的知识模板: 不依赖人工设计 要优化的参数极少,避免了过拟合(也可全量微调,退化成传统 finetuning)传统离散prompt 直接将模板 T 的每个 token 映射为对应的embedding,而 P-Tuning 将模...
大模型高效微调Prompt Tuning论文解读 原文题目:The Power of Scale for Parameter-Effificient Prompt Tuning,规模的力量:参数高效的提示调整 摘要:在这项工作中,我们探索了“提示调整”(prompt tuning),这是一种简单但有效的机制,用于学习“软提示”(soft prompts),以调节冻结的语言模型,使其执行特定的下游任务。
因此,大名鼎鼎的PET模型问世,PET(Pattern-Exploiting Training)出自《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference》(EACL2021)[4],根据论文题目则可以猜出,Prompt-Tuning启发于文本分类任务,并且试图将所有的分类任务转换为与MLM一致的完形填空。 PET详细地设计了Prompt-Tu...
论文链接: https://arxiv.org/abs/2108.02035 Main Idea & Motivation 之前的 Prompt-tuning 方法可被用于文本分类任务,具体方式是通过构建标签词表,将分类问题转化为一个预测和标签相关词的问题。因此,这样的问题可以构建一个含有 [MASK] 的模板,然后让 MLM(掩码语言模型)去预测 [MASK] 位置的单词。至此,分类任...
论文解读:PTR: Prompt Tuning with Rules fo Text Classification(2021) 预训练语言模型已经在许多NLP任务上达到不错的效果。通过添加prompt模板则可以积累预训练语言模型中丰富的知识。 By using additional prompts to fine-tune PLMs, we can further stimulate the rich knowledge distributed in PLMs to be...
在传统的“预训练和微调(fine-tuning)”模式中，预训练阶段和下游任务之间存在巨大差距。首先是目标不同...