不同iable Prompt：提升预训练语言模型的少样本学习能力

不同iable Prompt：提升预训练语言模型的少样本学习能力

DART Code for the ICLR2022 paper "Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dart5/DART

1. 项目基础介绍

本项目是南京大学自然语言处理研究小组（zjunlp）发布的一个开源项目，主要使用Python编程语言实现。项目基于2022年ICLR会议的论文《Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners》的成果，旨在通过可微分提示（Differentiable Prompt）技术，提升预训练语言模型在少样本学习任务中的表现。

2. 项目核心功能

项目核心功能是利用可微分提示技术，使预训练语言模型在少样本学习场景中能够更好地适应和泛化。具体来说，主要包括以下功能：

• 可微分提示（Differentiable Prompt）：通过在模型输入端加入可学习的提示信息，使得模型能够根据少量样本信息调整提示，从而提高模型的少样本学习能力。
• 预训练模型微调：结合不同任务和数据集，对预训练模型进行微调，以适应特定任务需求。
• 参数优化搜索：通过自动化的参数搜索，找到最优的模型参数配置，进一步提升模型性能。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

• 代码结构和模块优化：对代码进行了重构，使其更加模块化，便于维护和扩展。
• 参数配置文件更新：增加了更灵活的参数配置方式，用户可以根据需求调整模型参数。
• 性能提升：在部分数据集上进行了性能优化，提高了模型的泛化能力和少样本学习性能。
• 文档更新：完善了项目文档，提供了更详细的安装和使用指南，帮助用户更快上手项目。

以上是本项目的基础介绍和近期更新内容，希望对您的学习和研究有所帮助。

DART Code for the ICLR2022 paper "Differentiable Prompt Makes Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dart5/DART