● 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 ...
在P-Tuning中，我们使用中文BERT作为基础模型，选择vocab.txt中的[unused]token作为构建prompt模板的元素。[unused]是BERT词汇表中预留的未使用标记，组合时不会对语义产生较大影响。构建的prompt pattern如下：完成prompt模板构建后，我们需要在句子中添加mask label。我们设定label长度为2（'水果'、'电脑'...
对于中文场景:前面有很多工作尝试融入外部词典信息,取得了很好的效果(Flat,Lattice LSTM,LEBERT) ,在此基础上,作者额外为每个索引出来的词进行entity分类,额外融入entity label 信息。 对于低资源场景:前面有工作使用 prompt tunning 缓解数据压力,作者这里先在高资源数据集上进行prompt tunning ,得到 parent model,然后...
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: ...
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...
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。
Adapter与Prompt Tuning微调方法研究综述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...
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-...
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...