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Prompt Learning——Template
这类template的定义我们在之前的《Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET》中有举例过。
1.2K10编辑于 2022-07-06 - 来自专栏Soul Joy Hub
Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET
实操 接下来，我们使用 OpenPrompt 架构来进行实操，下面OpenPrompt 的整体架构图： 请注意，不是所有模块都必须使用 Prompt Learning。 from openprompt import PromptForClassification prompt_model = PromptForClassification( template= 定义 DataLoader PromptDataLoader基本上是 pytorch Dataloader 的 prompt 版本，它还包括 一个Tokenizer和 一个Template： from epoch in range(10): tot_loss = 0 for step, inputs in enumerate(data_loader): logits = prompt_model data_loader allpreds = [] alllabels = [] for step, inputs in enumerate(validation_dataloader): logits = prompt_model
1K20编辑于 2022-09-30 - 来自专栏NLP/KG
大语言模型的预训练之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering详解
大语言模型的预训练3之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy 详解 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， NLP 四个范式对比如下所示： 图片 1.2 Prompt Learning 的定义 Prompt Learning 就是期望预训练语言模型在下游任务中，在不显著改变预训练语言模型结构和参数的情况下，通过向模型输入增加 1.3 Prompt Learning的方法 在了解 prompt learning 的基本组成后，有以下几个方面都会影响 prompt learning 的最终效果。 在训练条件充足的条件下，prompt learning 相对于常规的 finetune 没有明显优势，prompt learning 的价值还是体现在 few shot 甚至 zero shot 场景下
2.2K11编辑于 2023-07-18 - 来自专栏AI部落联盟
Prompt Learning-使用模板激发语言模型潜能
最近又出了个比较吸引人眼球的Prompt Learning，甚至该方法还被称之为NLP的“第四范式”，具体有哪几项请参考以下链接： 综述文章：https://arxiv.org/pdf/2107.13586 应该是受到这一做法的启发，目前很多研究聚焦在Prompt Learning上，只为了更好的激发语言模型的潜能。 在了解Prompt Learning之前，首先我们要知道什么是prompt。 但是如果使用Prompt Learning的方式，就省略了这一步了。这样一来岂不是不用花大力气训练模型了？ 哈哈是的，很多研究证明Prompt Learning在小样本（few-shot）场景下很有效。 受到该启发本文提出了一种可以应用于任意预训练模型的prompt learning模型——LM-BFF（小样本微调预训练模型）。 ?
2.4K30发布于 2021-08-12 - 来自专栏NLP/KG
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning ,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。 3.与其他大语言模型技术对比 3.1.Instruction Learning 与 Prompt Learning 相同之处： 核心一样，就是去发掘语言模型本身具备的知识 不同之处： 不同点就在于，Prompt 比如 NLI / 分类任务 Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果，而 Instruction Learning 则必须对模型精调，让模型知道这种指令模式；Prompt Learning 都是针对一个任务的 ，比如做个情感分析任务的 prompt tuning，精调完的模型只能用于情感分析任务，而经过 Instruction Learning 多任务精调后，可以用于其他任务的 zero-shot！
3.1K41编辑于 2023-07-19 - 来自专栏深度学习自然语言处理
清华提出：用于细粒度实体分类的Prompt-Learning，并提出可训练Prompt模板
本文提出一种简单有效的面向实体表达器和模板来指导基于掩码语言模型（MLM）的prompt-learning管道方法。 如果不了解prompt-learning的话，我在这里简单介绍下，之前通用的finetune方法是让预训练模型迁就下游任务，而prompt-learning是让下游任务迁就预训练模型。 而实际上，prompt-learning更能发挥预训练模型的真实能力。 使用prompt-learning最基本的模板，比如输入文本为 He is from New York 加入基于mask的prompt模板为： He is from New York. 除了重新定义label，prompt-learning的另一个重要的是模板T(.)
3K10发布于 2021-09-14 - 来自专栏圆圆的算法笔记
不要让模型死记硬背—用检索增强Prompt Learning
在prompt learning中一个核心问题是模型存在死记硬背现象。 Prompt learnin主要应用在few-shot learning场景，先将训练数据转换成prompt的形式，在训练过程模型侧重于记忆训练数据，然后使用记忆的信息做预测。 NIPS 2022中浙大和阿里提出使用检索方法增强prompt learning，利用训练数据构造知识库，在训练阶段使用知识库+KNN检索相关信息辅助学习，通过这种方式将需要记忆的信息从模型中拆分出来， /pdf/2205.14704.pdf 1 Prompt Learning回顾 Prompt learning主要面向的是训练数据较少的场景。 Prompt learning的好处是可以充分利用预训练语言模型的知识，让下游任务和预训练任务更加适配，以提升样本量不足情况下的效果。
1.3K10编辑于 2022-12-19 - 来自专栏NLP/KG
Prompt Learning：【文心一言】提示词功能系统学习，
【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 而 Prompt Engineering （中文意思为提示工程，后缩写为 PE）则是： Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 第二个可能比较难理解，举个 文心一言 里的例子，它的 prompt 是这样的 2.高级篇 2.1 Prompt框架 看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。 2.1.1 Prompt基础框架 查阅了非常多关于文心一言 prompt 的框架资料，我目前觉得写得最清晰的是 Elavis Saravia 总结的框架，他认为一个 prompt 里需包含以下几个元素： 此时你就可以在 prompt里增加一些例子，我们看看这个例子： 这个是没有任何示例的 Prompt： 这个是给了样例之后的 Prompt，可以看到，符合我们预期的结果： 如下是另一个将电影名字变成表情符号的示例
2.3K20编辑于 2023-04-22 - 来自专栏计算机视觉漫谈
一文了解prompt learning在计算机视觉领域进展
本文是对prompt Learning在CV领域的文献总结，读者阅读完全文会对prompt learning在CV的各种用法有所了解，希望能对大家未来研究工作有所启发。 CoOp: Learning to Prompt for Vision-Language Models CoOp的motivation如上图所示：CLIP是固定prompt：a photo of a CoCoOp: Conditional Prompt Learning for Vision-Language Models CoCoOp的motivation如上图所示：作者发现他们之前提的CoOp 效果如下： MAPLE: MULTI-MODAL PROMPT LEARNING 这篇文章的出发点很有新意，一直以来我们做prompt都是在图片或者文本一个模态做prompt，这篇文章觉得只在其中一个模态 Multimodal Few-Shot Learning with Frozen Language Models 这篇文章讲故事的点很有意思，他认为之前对于文本大模型的prompt，都是在前面加上prefix
2.3K20编辑于 2022-11-18 - 来自专栏NLP/KG
Prompt learning 教学：简介Prompt框架并给出自然语言处理技术：Few-Shot Prompting、Self-Consistenc
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。 BTW，如果你想要了解更多相关信息，可以看看斯坦福大学的讲义：Natural Language Processing with Deep Learning4. 配置好参数后，你就可以在左侧输入 prompt 然后测试 prompt 了。 推荐一本跟 Issue 90 里提到的书类似的书如果你导入的是自己的资料，也可以问以下几个类型的问题：总结提问信息提取参考链接：https://github.com/thinkingjimmy/Learning-Prompt
2.7K41编辑于 2023-05-12 - 来自专栏数据拾光者
广告行业中那些趣事系列59：详解当前大火的提示学习prompt learning
摘要：本篇主要从理论到实践介绍了当前超火的提示学习Prompt Learning。首先介绍了背景，从NLP四大范式引出预训练+微调和当前大火的提示学习Prompt Learning。 Learning，主要包括Prompt的作用、Prompt文本分类流程、Prompt形状、如何设计Prompt和Prompt Learning的优势；最后基于百度paddleNLP实战Prompt Learning ，在小样本场景下的多分类任务中对比了预训练+微调和Prompt Learning的效果，使用同样的预训练模型Prompt Learning提升效果很明显。 03 基于paddleNLP实战Prompt Learning 上面从理论方面详解了Prompt Learning，下面基于百度paddleNLP实战Prompt Learning，开源项目github Learning，主要包括Prompt的作用、Prompt文本分类流程、Prompt形状、如何设计Prompt和Prompt Learning的优势；最后基于百度paddleNLP实战Prompt Learning
1.1K10编辑于 2023-03-08 - 来自专栏NLP/KG
Prompt learning 教学：prompt基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用chatgpt，得到你想要的答案
Prompt learning 教学[基础篇]：prompt基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用chatgpt，得到你想要的答案 如果你想系统学习 如果你对 AI 和 Prompt Engineering 2.prompt基本原则 在和 ChatGPT 对话时，亦或者在使用和设计 prompt 时，有以下几个原则与建议。记住这几个原则，能让你写出更好的 prompt。 was able to accelerate their development several-fold by switching from building their own machine learning Warp, Machinet General themes: Natural language-to-code, Productivity, Problem solving, Creativity, Learning 参考链接：https://github.com/thinkingjimmy/Learning-Prompt
70130编辑于 2023-10-11 - 来自专栏NLP/KG
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering
Prompt工程师指南应用篇：Prompt应用、ChatGPT|Midjouney Prompt Engineering 1.ChatGPT Prompt Engineering 主题： 与 ChatGPT UZH_CLyp at SemEval-2023 Task 9: Head-First Fine-Tuning and ChatGPT Data Generation for Cross-Lingual Learning A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT (Feb 2023) A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt 3.Prompt 应用 在这个指南中，将介绍一些高级和有趣的方式，通过 prompt engineering 来执行有用的更高级别的任务。 请注意，本节正在积极开发中。 DATE_UNDERSTANDING_PROMPT = """ # Q: 2015 is coming in 36 hours.
2K30编辑于 2023-05-15 - 来自专栏NLP/KG
Prompt learning 教学基础篇：prompt基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用chatgpt，得到你想要的答案
Prompt learning 教学基础篇：prompt基本原则以及使用场景技巧助力你更好使用chatgpt，得到你想要的答案如果你想系统学习如果你对 AI 和 Prompt Engineering 不是很了解 2.prompt基本原则在和 ChatGPT 对话时，亦或者在使用和设计 prompt 时，有以下几个原则与建议。记住这几个原则，能让你写出更好的 prompt。 was able to accelerate their development several-fold by switching from building their own machine learning Warp, MachinetGeneral themes: Natural language-to-code, Productivity, Problem solving, Creativity, Learning of nature.从内容上看，这段话，没有任何步骤式的内容，所以 AI 的输出是这样的：No steps provided.参考链接：https://github.com/thinkingjimmy/Learning-Prompt
1K50编辑于 2023-05-11 - 来自专栏数据社
Prompt Engineering
在这里，我们讨论了几个撰写提示（输入模型的内容）的原则和技巧，这些提示将帮助您为您的任务获得最佳的生成结果。选择正确的温度也会对生成质量产生很大的影响，我们会在这里单独讨论温度。
37520编辑于 2023-10-22 - 来自专栏AI
Prompt工程
这个指南分享了从大型语言模型（有时称为GPT模型）如GPT-4 中获得更好结果的策略和技巧。这里描述的方法有时可以结合使用以达到更好的效果。我们鼓励进行实验，找到最适合您的方法。
65510编辑于 2024-05-09 - 来自专栏微言码道
高效的ChatGPT Prompt (三) 持续优化Prompt
当然, 参考下这些好的Prompt是非常有价值的. 但写出好的Prompt的一个关键的方式不在于去抄那些好的Prompts, 而是自己持续去改进微调你的Prompts. 根据你的期望,提出一个Prompt, 向ChatGPT提问 获得ChatGPT的响应,比对结果与你的期望的差距, 调整Prompt,弥补ChatGPT忽略的地方 再次获得ChatGPT的响应,检查是否满足你的需求 这才是好的Prompt的生成的最佳方式. 不存在一个放之四海皆标准的好Prompt, 你需要持续的与ChatGPT互动,去微调你的Prompt,才有可能让它更满足你的需求. 这篇文章是我从我过往的文章中随便选出来的 -- JMeter与LoadRunner的简要对比 第一版Prompt 我希望ChatGPT帮助我总结这篇文章说了什么, 所以我的第一版的Prompt是这样的 所以意识到这一点后,我改进了我的Prompt 第二版Prompt 我提供了一段文章,以---开始并结束. --- .... 文章内容过长,忽略.
1K10编辑于 2023-08-31 - 来自专栏NLP/KG
Prompt learning 教学案例篇：文生文案例设定汇总，你可以扮演任意角色进行专业分析
Prompt learning 教学案例篇：文生文案例设定汇总，你可以扮演任意角色进行专业分析 1.角色扮演 行为 Prompt写法 2.撰写方法 用“BORE”分析法撰写prompt 步骤 与关键结果 R | | 3）改进答案：在后续对话中指正LLM答案缺点重新生成：尝试在 prompt | | 情况 3：运气不好，碰上糟糕的输出重新生成：相同 prompt
84400编辑于 2023-05-13 - 来自专栏彩铅的随笔博客
Hands on Reinforcement Learning 15 Imitation Learning
模仿学习（imitation learning）研究的便是这一类问题，在模仿学习的框架下，专家能够提供一系列状态动作对{(st,at)}\{(s_t,a_t)\}{(st,at)}，表示专家在环境sts_tst 3 类： 行为克隆（behavior cloning，BC） 逆强化学习（inverse RL） 生成式对抗模仿学习（generative adversarial imitation learning 15.3 生成式对抗模仿学习 生成式对抗模仿学习（generative adversarial imitation learning，GAIL）是 2016 年由斯坦福大学研究团队提出的基于生成式对抗网络的模仿学习
67450编辑于 2023-04-24 - 来自专栏圆圆的算法笔记
NLP Prompt系列——Prompt Engineering方法详细梳理
这篇文章详细汇总了近2年10篇论文中3种Prompt Engineering方法，主要包括人工构造prompt、自动生成prompt、隐空间prompt3种类型，看看顶会论文中都是如何构造prompt模板并以此提升 1 人工构造prompt 最基础的方法就是基于人工知识来定义prompt模板。Prompt模板可以分为prefix prompt和cloze prompt两类。 3 隐空间中的prompt 上面介绍prompt模板都是具体文本的prompt，另一种类型的prompt是在隐空间的prompt。 Factual Probing Is [MASK]: Learning vs. Learning to Recall（2020）的基本思路也是在隐空间学习prompt模板中各个token的embedding，在此基础上，本文提出使用一些文本prompt模板进行初始化，也就是隐空间prompt
4.7K31编辑于 2022-09-22
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