Zero-shot(零样本) Prompt 提示词技术使得我们在无需做特定训练的情况下依然可以让大模型给我们完成一些简单的任务,我们无需提供给模型额外的数据或者做微调,在很多时候依然能得到不错的效果。Zero-shot(零样本) Prompt是一种很快速便捷的方式让我们对新任务做出尝试,很适合验证我们新的想法。 一点小的建议就是,只...
Zero Shot Prompting 是指在没有任何示例的情况下,直接输入提示语(prompt)让模型生成相应的输出。这种方法不需要对模型进行专门的训练或微调,依赖模型在训练过程中学习到的广泛知识来处理新的任务和问题。Zero Shot Prompting 在 GPT 系列模型中尤为重要,因为这些模型在预训练阶段通过大规模的多样化文本数据学习到丰...
Zero-shot(零样本) Prompt技术在大模型应用中展现出其独特魅力，无需额外训练或提供数据，我们便能利用大模型执行简单任务，实现快速便捷的尝试与验证新想法。其本质在于利用模型固有知识进行问题解答。在意图识别场景中，如区分情侣间的对话是生气还是撒娇，大模型能给出初步判断。以星火和千问为例，星火的...
Prompt tuning:针对每个任务,单独生成 prompt 模板(hard prompt or soft prompt),然后在每个任务上进行 full-shot 微调与评估,其中预训练模型参数是 freeze 的。 在此说明下 prompt 方法的发展思路,一开始大家通过完形填空的方式发掘语言模型的能力,在 few-shot 上获取比较好的效果,因为完形填空更符合预训练的形式,...
「步骤二:筛选」。作为可选的第二步,本文研究从挖掘的数据中自动删除具有嘈杂的示例。为此,这里使用零样本prompt对挖掘的示例进行分类,并删除预测标签和挖掘标签不匹配的示例。这个过滤步骤依赖于prompt的性能,本文只删除了10%的不匹配示例,其中零样本学习prompt效果最好。
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
通过设计提示(prompt)模板,实现使用更少量的数据在预训练模型(Pretrained Model)上得到更好的效果,多用于:Few-Shot,Zero-Shot 等任务。 1.背景介绍 prompt 是当前 NLP 中研究小样本学习方向上非常重要的一个方向。举例来讲,今天如果有这样两句评论: 什么苹果啊,都没有苹果味,怪怪的味道,而且一点都不甜,超级难吃...
基于这些相似的prompt tuning或instruction tuning技术，我们在Randeng-T5预训练模型的基础上进行了有监督数据集的训练，取得了中文zero-shot榜单ZeroClue上最好的T5模型效果！ZeroClue是一个评测中文Zero-shot的榜单，包含9个数据集。基于Randeng-T5-784M，我们在收集的100+个中文领域的多任务数据集上微调...
输入prompt为交错使用的文字和视觉符号。 为了训练和评估VIMA,研究人员提出了一个新的模拟基准数据集,包含上千个由程序生成的带有多模态提示的桌面任务,和60多万条专家轨迹用于模仿学习,以四个等级来评估模型的泛化性能。 在同等尺寸的模型、等量训练数据的情况下,VIMA在最难的zero-shot的泛化设置下任务成功率为当下...
最近来自英伟达、斯坦福大学、玛卡莱斯特学院、加州理工、清华大学和得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员共同提出一个基于Transformer的通用机器人智能体VIMA,利用多模态的prompt,实现极高的泛化性能,能够处理大量的机器人操作任务。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2210.03094 ...