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…
其中,Prompt Learning是一种被广泛研究和应用的技术,通过引入Prompt模板来将原始输入改造成类似于完形填空的格式,让语言模型去回答,进而推断出下游任务的结果。 自从Prompt Learning技术提出以来,迅速受到研究人员及相关从业人员的关注,并基于多个方向展开深度研究开拓,从最初的手动设计Prompt到之后的自适应优化学习Prompt,再...
• 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...
【包看包会】全网最通俗易懂Prompt-Learning提示词学习教程!超详细,草履虫都能听懂!!!(大模型|LLM|多模态|人工智能)共计10条视频,包括:0、【提示词】导读、1、【提示词】什么是提示工程、2、【提示词】Prompt的组成元素等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Prompt Learning正是在这样的背景下应运而生的一种新型深度学习技术。一、什么是Prompt Learning?Prompt Learning是一种通过对输入文本信息进行特定模板处理,将任务重新构建为更能充分利用预训练语言模型处理的形式的技术。它使得预训练模型与下游任务之间更加紧密地结合在一起。与传统的fine-tuning不同,Prompt Learning...
【文心一言】提示词功能系统学习,Prompt Learning 大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt...
1.Prompt Learning 1.1 Prompt Learning 的出现背景 目前学术界一般将 NLP 任务的发展分为四个阶段,即 NLP 四范式:: 第一范式:传统机器学习模型的范式,基于全监督学习(fully supervised learning)的方法。通过构建特征工程(feature engineering),利用领域知识从数据中提取好的特征,直接解决下游任务。例如tf-idf特征 +...
提示学习(Prompt Learning)适用于标注成本高、标注样本较少的文本分类场景。在小样本场景中,相比于预训练模型微调学习,提示学习能取得更好的效果。提示学习的主要思想是将文本分类任务转换为构造提示(Prompt)中掩码的分类预测任务,使用待预测字的预训练向量来初始化分类器参数,充分利用预训练语言模型学习到的特征和标签文...
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」的部分不多...