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...
前几天,XLNet作者杨植麟团队发布了首个中文多任务Prompt统一模型:ZeroPrompt,共收集了1000个中文任务数据,大幅提升了zero-shot性能;令人惊讶的是:在部分测试任务上,zero-shot性能比有监督finetune还要好,整个测试任务上平均只相差4.7个点。下文为具体解读。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2201.06910.pdf 在这项工作...
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...
我们选用中文 BERT 作为 backbon 模型,选用 vocab.txt 中的 [unused] token 作为构成 prompt 模板的元素。 [unused] 是 BERT 词表里预留出来的未使用的 token,其本身没有什么含义,随意组合也不会产生很大的语义影响,这也是我们使用它来构建 prompt 模板的原因。 那么,构建出来的 prompt pattern 就长这样: [unus...
我们选用中文 BERT 作为 backbon 模型,选用 vocab.txt 中的 [unused] token 作为构成 prompt 模板的元素。 [unused] 是 BERT 词表里预留出来的未使用的 token,其本身没有什么含义,随意组合也不会产生很大的语义影响,这也是我们使用它来构建 prompt 模板的原因。
我们选用中文 BERT 作为 backbon 模型,选用 vocab.txt 中的 [unused] token 作为构成 prompt 模板的元素。 [unused] 是 BERT 词表里预留出来的未使用的 token,其本身没有什么含义,随意组合也不会产生很大的语义影响,这也是我们使用它来构建 prompt 模板的原因。
「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。
我理解就是现在已经非常常用的所谓的prompt,但是在GPT2实现的时候是需要给定一个特定格式的prompt来激发,而现在的大语言模型通常都是直接用自然语言描述prompt就够了。 GPT2 全链接层模块的实现 前面的常规Self-Attention代码省略了,GPT2训练的时候当前的词是不能够看到后面的词的,这才符合inference的时候生成式的方案...
Zero-shot learningin NLP allows a pre-trained LLM to generate responses to tasks that it hasn’t been specifically trained for. In this technique, the model is provided with an input text and a prompt that describes the expected output from the model in natural language. Th...
EE数据:DuEE1.0 百度发布的中文事件提取数据集,The ACE05 corpus 来自新闻通讯社和在线论坛等各种领域的文档和句子级别的事件注释。 评价指标 micro F1 结果 可以看到ChatIE的效果很突出;同时观察下表: 可以发现,基于聊天的Chat-based prompt 要比 一般的prompt得到的更准确; ...