第一范式--传统ML,如朴素贝叶斯等算法;第二范式--基于DL,如word2vec特征+LSTM,相比于第一范式,准确率提高,特征工程的工作量也减少;第三范式--基于预训练模型+fine-tuning的范式,如Bert+fine-tuning的NLP任务,相比第二范式,准确度显著提高,模型随之更大,但数据量需求降低;第四范式--基于预训练模型+prompt tunin...
Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。 1.1 解决问题 降低语义差异(Bridge the gap between Pre-training and Fine-tuning) :预训练任务主要以Masked Language Modeling(MLM)为主,而下游任务则重新引入新的训练参数,因此两个阶段的目标通常有较大差异。因此需要解决如何缩小Pre-trainin...
Prompt-tuning 是一种通过给模型提供提示来生成输出的方法,起源于大型语言模型,但现在已扩展到其他基础模型,如处理其他序列数据类型(包括音频和视频)的 Transformers。Prompt 可以是文本片段、图像、语音流或静态图像或视频中的像素块。 IBM 的 MIT-IBM 实验室专家 Ramewsar Panda 表示:“这是一种从这些大型模型中提...
[SEP] 传统的Fine-tuning方法是将其通过BERT的Transformer获得 [CLS]表征之后再喂入新增加的MLP分类器进行二分类,预测该句子是积极的(positive)还是消极的(negative),因此需要一定量的训练数据来训练。 而Prompt-Tuning则执行如下步骤: 构建模板(Template Construction) :通过人工定义、自动搜索、文本生成等方法,生成与...
方式一:Prompt-tuning 1、什么是Prompt-tuning? Prompt-tuning通过修改输入文本的提示(Prompt)来引导模型生成符合特定任务或情境的输出,而无需对模型的全量参数进行微调。 这种方法利用了预训练语言模型(PLM)在零样本或少样本学习中的强大能力,通过修改输入提示来激活模型内部的相关知识和能力。
一、什么是Prompt-Tuning?Prompt-Tuning,也被称为Prompting或Prompt-based Fine-tuning,是一种新型的微调方法。它通过在预训练模型中引入任务特定的指令(Prompt),使得模型能够更好地适应下游任务。这种方法旨在降低语义差异,复用预训练目标,从而提高模型的泛化能力和效果。二、如何实现Prompt-Tuning?实现Prompt-Tuning需要...
• 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...
缺点:具体任务中需要进行大量实验选择合适的 Prompt,在部分任务中存在性能不理想的问题。 软模板方法:不再追求模板的直观可解释性,而是直接优化 Prompt Token Embedding,是向量/可学习的参数(P-tuning旨在自动化地寻找连续空间中的知识模板、Prefix Tuning) 三、解决的任务形式 分类问题:筛选正误/不实信息、评论情感分...
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...
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