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
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2022-04-27 17:54:03
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作者：十方使用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finetuni
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2022-08-08 11:39:30
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在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）方面，Prompt-tuning正逐渐成为一个炙手可热的话题。作为一种新兴的技术，它不仅能提高模型的性能，还能显著减少训练和推理的成本。今天，我们将深入探讨Prompt-tuning的工作原理、应用场景以及它为何如此重要。
什么是Prompt-tuning？
在我们深入探讨Prompt-tuning之前，先来了解一下Prompt（提示词）是什么。在NL
随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题，研究人员提出了各种大模型微调技术，以减少模型的大小和计算复杂度，同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术，包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微
论文解读：Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporation Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification 在预训练语言模型上使用与任务相关的prompt进行微调已经成为目前很有前途的方法。先前的研究表明了在小样本场景下采用基于prompt-tuning的效果比传统通过添加分类器的微调更有效。P
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2022-12-22 03:25:33
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文章思路是数据增强+去噪，不过数据增强在于verbalizer对于label space至expanding word space的映射，引入外部的扩展标签词集，辅助分类，去噪并不新颖，就是在细化两个场景，zeroshot滤掉扩展标签词集的低频
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2023-04-22 15:20:58
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随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，并对它们进行总结。LoRA (Learned Representations for Finetuning)L
随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，大模型微调（finetune）方法成为了提高模型性能的关键手段。本文将对LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning等主流微调方法进行总结，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
Prompt-Tuning——深度解读一种全新的微调范式作者：王嘉宁 本博客针对Prompt进行的综述博客，暂时为半成品，持续中，也欢迎读者参与编辑和投稿，邮箱lygwjn@126.com 自从GPT、EMLO、BERT的相继提出，以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理（NLP）任务中被广泛使用，其先在Pre-training阶段
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2022-12-22 03:08:45
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因此，我们需要的是先设计好任务相关的指令，使得这些指令是可读的，可在真实场景下使用的。iPET旨在先从预训练模型开始，
大家好，我是对白。今天要给大家推荐一下我校计算机系NLP实验室的最新成果：OpenPrompt开源工具包。有了它，初学者也可轻松部署Prompt-learning框架来利用预训练模型解决各种NLP问题，下面就让我们一起来看看吧。如何高效地使用大规模预训练语言模型（Pre-trained Language Models， PLMs）是近年
原创
2022-03-03 10:21:46
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论文解读：SentiPrompt: Sentiment Knowledge Enhanced Prompt-Tuning for Aspect-Based Sentiment Analysis简要信息：序号属性
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2022-12-22 03:20:09
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文｜杰瑞和他的猫近年来 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示学习都着重解决少样本学习而提出，甚至在没有标注数据的情况下，也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prompt learning 思想和
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2023-05-03 09:17:23
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ing看作是近代自然语言处理技术发展的“第四范式”。当我们使用新范...
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2023-05-02 10:21:10
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LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）-- 一种大模型prompt-tuning调优方法
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2023-04-24 15:56:07
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作者 张建伟 单位 浙江大学 方向 小样本学习、图像分割Self-Attention 和 Transformer 自从问世就成为了自然语言处理领域的新星。得益于全局的注意力机制和并行化的训练，基于 Transformer 的自然语言模型能够方便的编码长距离依赖关系，同时在大规模自然语言数据集上并行训练成为可能。但由于自然语言任务种类繁多，且任
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2023-05-06 06:54:23
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文 | 小伟编 | 小轶前言自从Google石破天惊地发布Bert以来，NLP就进入了预训练语言模型的时代。众所周知，我们可以用预训练语言模型来学习各种各样的任务，即使它们的特征空间有比较...
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2022-07-27 10:02:18
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这份技术报告介绍了PIXART-δ，这是一个将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-δ模型中的文本到PIXART-δ提高了7倍。
