《The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》论文学习

系列文章目录



一、这篇文章主要讲了什么?

The article “The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning” discusses the concept of “prompt tuning,” which is a method for adapting large pre-trained language models to specific downstream tasks. Unlike traditional fine-tuning, which requires adjusting all the model’s parameters, prompt tuning only adjusts a small set of parameters known as “soft prompts.” These soft prompts are prepended to the input text and trained end-to-end to perform specific tasks, making the model more efficient in terms of storage and computational costs.
The paper demonstrates that prompt tuning becomes more competitive as model size increases, achieving performance comparable to full model tuning on large models while using significantly fewer parameters. This method is particularly beneficial for large models, allowing a single frozen model to be reused across multiple tasks, which reduc

<think>好的,我现在需要处理用户关于查找与“prompt”相关的研究论文的请求。首先,用户已经提供了一些现有的引用,比如引用[1]到[4],其中引用[4]提到了魏杰森等人的思维链提示论文。用户可能需要更多类似的文献。 首先,我应该确定用户的需求范围。用户提到“prompt related research papers”,这可能包括提示工程(prompt engineering)、提示方法在NLP中的应用、以及相关的模型优化技术。需要确保覆盖不同子领域的关键论文。 接下来,我需要回忆或查找相关的重要论文。例如,2020年提出的PET(Pattern-Exploiting Training)方法,这属于提示工程的一部分。另外,还有关于零样本、少样本学习的研究,比如GPT-3的相关论文。此外,还有提示在对话系统中的应用,如Google的LaMDA,以及多模态提示,如CLIP模型。 然后,我需要检查用户提供的现有引用,确保不重复。引用[4]已经提到了思维链提示,因此需要补充其他相关研究。例如,可以包括PET、GPT-3、FLAN等模型的研究,以及多模态和自动化提示生成的工作。 另外,用户可能需要了解如何访问这些论文,所以需要提及常用的平台如arXiv、Google Scholar,以及工具如Connected Papers。同时,注意引用格式的正确性,包括作者、标题、期刊或预印本信息以及arXiv编号。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续需求,比如具体子领域、最新趋势或实际应用,确保问题具有引导性,帮助用户深入探索主题。</think>关于提示(prompt)相关研究的重点论文推荐如下: ### 核心研究方向及代表作 1. **提示工程基础理论** - 《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》系统梳理了NLP领域中的提示学习方法论[^5] -The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning》提出参数高效的提示调优方法$$ \mathcal{L}_{prompt} = \mathbb{E}_{(x,y)}[-\log P(y|x,prompt)] $$ [^6] 2. **思维链推理** - 您已提到的魏杰森团队工作《Chain-of-Thought Prompting》是该领域奠基性研究[^4] - 最新进展《Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models》提出自动化思维链生成框架[^7] 3. **多模态提示** - 《Multimodal Prompting with Missing Modalities for Visual Recognition》解决多模态数据缺失下的提示学习问题[^8] -Prompting Vision-Language Models for Efficient Video Understanding》将提示学习扩展到视频理解领域[^9] 4. **提示自动化** - 《AutoPrompt: Automatic Prompt Construction for Masked Language Models》开发自动生成提示的算法 $$ \max_{p} \mathbb{E}_{x}[\log P(y|x,p)] $$ [^10] ### 论文获取途径 1. arXiv预印本平台(https://arxiv.org) 2. ACL Anthology(https://aclanthology.org) 3. Google Scholar关键词: ```python search_terms = "prompt engineering|chain of thought|prompt tuning|in-context learning" ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值