Prompt-learning就是让模型模仿这个过程,通过接收提示来更好地理解任务和生成合适的输出。 引导模型输出:模型本身有很多知识,但有时候需要一些引导才能把正确的知识用在特定任务上。提示就像是一个引导员,告诉模型应该关注哪些信息,应该按照什么方向去思考和回答。比如在语言翻译任务中,给模型一个提示“把这句话翻译成...
Prompt的理论分析和可解释性。尽管 Prompt 方法在很多情况下都取得了成功,但是目前 prompt-based learning 的理论分析和保证还很少,使得人们很难了解 Prompt 为什么能达到好的效果,又为什么在自然语言中意义相近的 Prompt 有时效果却相差很大。 存在的疑问 如何应用于生物信息学? 存在的挑战: 对于DNA、RNA、蛋白质序列...
近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进,刚火完对比学习(contrastive learning),又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知,数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限,并且成本非常高,无论是对比学习还是提…
• Prefix-Tuning• Prompt-Tuning• P-Tuning• P-Tuning-v2 CV中基于Prompt的fine-tuning 分类 Visual Prompt Tuning[8]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...
Prompt-learning 作为自然语言处理领域的一项新技术,正逐渐受到研究者们的关注。它利用预训练语言模型(PLM)的强大能力,通过设计特定的文本模板来解决多样化的下游任务。OpenPrompt 工具的出现进一步简化了 Prompt-learning 的应用流程,使得开发者能够更加便捷地实现这一技术。本文将深入探讨 Prompt-learning 的原理及其实际应...
Prompt-learning是一种基于大模型系统的自然语言处理技术,其基本思想是通过在预训练模型中插入提示信息,引导模型生成所需的输出。在Prompt-learning中,预训练模型通常被用作一个通用的语言生成工具,可以高效地生成符合语法规则的自然语言文本。 Prompt-learning的应用非常广泛,例如在问答系统中,可以使用Prompt-learning生成问...
Prompt learning 教学[进阶篇]:简介Prompt框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency等;项目实战搭建知识库内容机器人 1.ChatGPT Prompt Framework 看完基础篇的各种场景介绍后,你应该对 Prompt 有较深的理解。之前的章节我们讲的都是所谓的「术」,更多地集中讲如何用,但讲「道」的部...
prompt-learning的流程如上图所示,首先我们有一个输入x = 'I love this moive'。然后我们给它包一个prompt,变成 [x] Overall, it was a [z] movie。这里[z]就是要预测的答案。最终经过prompt之后的数据变成了x'='I love this moive. Ov...
为了解决这个问题,提示学习(Prompt Learning)应运而生。提示学习是一种新型的学习方法,通过改造下游任务、增加专家知识,使任务输入和输出适合原始语言模型,从而在零样本或少样本的场景中获得良好的任务效果。这种学习方法降低了对大量标注数据的依赖,使得模型在资源有限的情况下也能取得较好的性能表现。提示学习的原理基于...
2.3 Automated Template Learning 2.3.1 硬提示/离散提示(Hard Prompt/Discrete Prompt) 如上述例子一样,硬提示即搜索空间是离散的。一般需要算法工程师在下游任务上具备非常丰富的经验以及了解原预训练模型的底层概念,一般硬提示的准确率会不及Fine-tuning的SOTA,而且不同的Prompt对模型的影响非常大,像是提示的长度提...