【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式 FesianXu 20230928 at Baidu Search Team 前言Prompt Tuning是一种PEFT方法(Parameter-Efficient FineTune),旨在以高效的方式对LLM模型进行…
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...
论文解读:Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners(LM-BFF)3、连续提示模板不论是启发式方法,还是通过生成的方法,都需要为每一个任务单独设计对应的模板,因为这些模板都是可读的离散的token(这类模板我们称作Discrete Prompt或Hard Prompt。),这导致很难寻找到最佳的模板。另外,即便是同一个任务...
论文解读:Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification 在预训练语言模型上使用与任务相关的prompt进行微调已经成为目前很有前途的方法。先前的研究表明了在小样本场景下采用基于prompt-tuning的效果比传统通过添加分类器的微调更有效。Prompt的核心思想是添加额...
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.08691.pdf Prompt-Tuning可以认为是Prefix Tuning的一个简化。主要使用T5模型做实验。 光使用prompt进行few/one/zero-shot学习,效果远远不如tuning。而prompt的自动化设计也有尝试,例如Shin et al(2020)通过下游应用训练数据,用搜索方法找出离散的词空间。
使用prompts去调节预训练模型处理文本分类任务在小样本上已经取得了比直接finetuning模型更好的效果,prompt-tuning的核心思想就是嵌入一小段文本,比如对于文本分类任务,将其转变成填空任务,还有就是构建个映射器(verbalizer)可以在label和word之间相互映射,verbalizer是人工精妙设计的且用梯度下降学习的。论文提到verbalize...
与人工设计的不同，AutoPrompt在某些情况下不能很好地工作，据我所知，没有任何soft prompts论文认为所有...
其实我的主体思想也是pet这篇论文演化出来的，主要是改进了需要事先构建标签映射的麻烦事。预测结果直接和...
想要快速发论文有两点至关重要。 1.紧跟风口。 想发文章最容易的方法就是紧跟风口,顺着领域内的研究趋势确定自己的方向,毕竟在热门领域内,创新点和idea远比其他非热门领域多。 2.有一位有经验有能力的前辈指导。 大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法,只要能够在某一问题上做到一个很好的performance,...
在随后的一篇论文中,谷歌研究人员介绍了所谓的 “软” 提示,由 AI 设计,胜过了人工设计的 “硬” 提示。大约在同一时间,斯坦福的研究人员引入了前缀调整(Prefix-tuning),这是另一种自动提示设计方法,允许模型逐个学习任务。前缀调整将软提示与注入到深度学习模型层中的提示相结合,以增加灵活性。虽然前缀调整更高效...