提升翻译质量的秘密武器：硬提示与软提示微调解析 （一）

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分类专栏： “智元启示录“ - AI发展的深度思考与未来展望 文章标签： 深度学习 人工智能 python 机器学习
于 2024-12-25 16:22:53 首次发布
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目录

  1. 硬提示与软提示微调：一场技术的较量
  2. 三种提示词优化策略：锦上添花的妙招
  3. WMT-zh 数据集简介
  4. 硬提示微调实验
  5. Few-Shot 学习
  6. 上下文提示
  7. 链式推理（CoT）

在这里插入图片描述

提升翻译质量的秘密武器：硬提示与软提示微调解析 （二）

在自然语言处理领域，机器翻译技术发展迅速，而大规模预训练语言模型的出现，更使其达到了新的高度。然而，即使是功能强大的预训练模型，在面对复杂的翻译任务时，也常常需要额外的优化才能获得最佳性能。此时，提示词微调 (Prompt Tuning) 便应运而生，作为一种新兴的技术，它通过调整模型的输入提示，引导模型更好地理解和处理翻译任务，从而显著提升翻译质量。

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软提示soft Prompting和硬提示的区别
强化学习曾小健
05-21 4304
而软提示则自动学习,高效且支持多任务,但不可解释。两种方法各有利弊,通常需要结合使用以发挥最大效力。它们通常由人类专门为解决特定任务而精心设计。人工手动设计的文本提示,包含离散的输入标记。软提示是可学习的连续向量,可通过。针对特定数据集进行优化。人工努力来设计出好的提。
软提示:高效微调大型语言模型的新方法
步子哥的博客
07-11 869
软提示方法为大型语言模型的高效微调提供了新的可能。通过仅训练和存储少量任务特定的提示参数,我们可以在保持预训练模型参数不变的情况下,快速适应各种下游任务。这不仅大大降低了计算资源的需求,也使得模型的应用更加灵活。各种软提示方法各有特色:提示调优简单有效,前缀调优在所有层次上进行调整,P-tuning允许更灵活的提示位置,而多任务提示调优则实现了跨任务的知识共享。这些方法的出现和发展,为自然语言处理领域带来了新的机遇和挑战。
什么是提示微调（Prompt Tuning）
彬彬侠的博客
04-19 889
提示微调（Prompt Tuning）是一种参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT） 方法，用于适配预训练模型（特别是大语言模型）到特定任务，而无需修改模型的全部参数。其核心思想是在输入序列中添加一组可训练的“软提示”（soft prompts），这些提示是连续的、可学习的嵌入向量，而不是固定的文本提示。训练时，只优化这些软提示的参数，而预训练模型的权重保持冻结。Prompt Tuning 通过极少的参数调整实现高效微调，特别适合小数据集和资源受限的场景。
提升学习 Prompt 总结
Mark_Australia的博客
03-10 2236
Prompt Learning
OpenPrompt关于软提示（softTemplate） 篇一
eyouhs的博客
03-30 742
关于openprompt的softprompt部分的讲解。
【技术解密】提升翻译质量的秘密武器：硬提示与软提示微调解析(二)
海棠AI实验室
12-25 865
本文详细介绍了硬提示和软提示微调两种技术，并结合模拟的实验结果，展示了如何利用 few-shot 学习、上下文提示和链式推理等优化策略，进一步提升机器翻译的效果。软提示微调：BLEU 得分高于硬提示微调，表明软提示能够更有效地引导模型进行翻译，特别是上下文提示和链式推理方法，能够显著提升翻译质量。从模拟的实验结果可以看出，硬提示微调和软提示微调都能提升机器翻译的质量，但软提示微调的效果更佳。跨语言提示词微调：利用不同语言之间的共性和差异，设计更通用的提示词，提升模型的跨语言翻译能力。
【Stable Diffusion高级技巧】：专家分享提升作品质量的秘密武器
[【Stable Diffusion高级技巧】：专家分享提升作品质量的秘密武器](https://i2.hdslb.com/bfs/archive/51e5290031cc83f5ad48a15ef089998d5b85527f.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 Stable Diffusion是一种先进的生成...
AIGC领域云端生成：高效创作的秘密武器
最新发布
AI天才研究院
05-14 1089
本文旨在全面解析AIGC(人工智能生成内容)领域中云端生成技术的核心原理、实现方法和应用价值。我们将重点关注云端环境下的AIGC技术实现，包括其架构设计、算法优化和实际应用案例。通过深入的技术剖析，帮助读者理解如何利用云端计算资源实现高效、高质量的AI内容创作。本文首先介绍AIGC和云端生成的基本概念，然后深入探讨其技术架构和核心算法。接着通过数学模型和实际案例展示其实现细节，最后讨论应用场景和未来发展趋势。全文采用由浅入深的结构，确保不同背景的读者都能从中获益。
SV630P伺服系统在自动化应用中的秘密武器：一步精通调试、故障排除与集成优化
!... # 摘要 本文全面介绍了SV630P伺服系统的工作原理、调试技巧、故障排除以及集成优化策略。首先概述了伺服系统的组成和基本原理，接着详细探讨了调试前的准备、调试过程和故障诊断方法，强调了参数设置、实时监控和...
今日arXiv最热NLP大模型论文：一文读懂大模型的prompt技术
m0_59235945的博客
06-26 1045
因此，研究和发展高效的提示方法，不仅能够减轻计算资源的压力，还能够提升模型的适应性和灵活性。提示方法作为适配特定自然语言处理任务的主流范式，为LLMs的上下文学习打开了大门，但同时也带来了模型推理所需的额外计算资源和手动设计提示所需的人力投入，尤其是在使用冗长和复杂提示来指导和控制LLMs行为的情况下。例如，Li等人[3]利用“自信息”概念量化提示内的信息量，并通过基于百分位数的过滤方法，定义了三种不同的语义单元（词、短语和句子）作为过滤信息单元，其中短语级别的过滤被验证为最有效的信息保留方法。
Prompt tuning/P-tuning/指令微调
the_3rd_bomb的博客
10-29 2441
训练大型预训练语言模型非常耗时且计算密集。随着模型规模的不断扩大，人们对更高效的训练方法的兴趣逐渐增加，比如使用提示（prompting）。提示技术通过包含描述任务或甚至示例任务的文本提示，来调整一个冻结的预训练模型以适应特定的下游任务。通过提示，您可以避免为每个下游任务完全训练一个独立的模型，而是使用同一个冻结的预训练模型。这种方法更为简单，因为可以使用同一个模型处理不同的任务，而只需训练并存储少量的提示参数，效率远高于训练模型的全部参数。提示微调（Prompt Tuning）本质上是一种加性微调技术。
解读提示工程（Prompt Engineering）
我相信......
10-11 3620
提示工程（Prompt Engineering），也称为上下文提示，是一种通过不更新模型的权重/参数来引导LLM行为朝着特定结果的方法。这是与AI有效交流所需结果的过程。提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。为了理解提示工程，先要澄清什么是Prompt。1.什么是PromptPrompt提示是什么呢？Prompt提示是模型...
59. 微调(fine-tuning）代码实现
weixin_47505105的博客
01-03 2416
笔记
提示微调、提示工程、微调【Prompt Tuning、Prompt Engineer、Fine Tuning】
qq_43949166的博客
07-05 504
提示工程是人依据经验对提示进行调整，调整的是人能看懂的“硬”提示。“硬”提示在送入模型之前也要转换成embeddings，是“软”提示，而提示微调就是在这里进行工作。提示微调对“软”提示加一些“数字”——可学习参数，在训练过程中对这些参数进行学习，以实现更好的效果。前三行可以说是提示工程，使用不同的模板，调整“硬”提示提高性能。而第四行CoOp（提示微调的方法）调整“软”提示，去提高性能。提示微调是一个高效的、低成本的方法去调整基础模型去适应新的下游任务，而不用去重新训练模型，更新其参数。
大语言模型生成式AI学习笔记——2. 2.3PEFT（参数高效微调）——PEFT技术其二——软提示
预见未来to50的专栏
05-10 759
并最终降低微调的成本，让你充分利用你的计算预算并加速你的开发过程。要在推理时使用它们，只需在你的输入提示前加上学习的标记，要切换到另一个任务，只需更改软提示。在论文的这张图中，你可以看到X轴上的模型大小和Y轴上的SuperGLUE得分。通过提示调优，你会在提示中添加额外的可训练标记，并将其最佳值的决定交给监督学习过程。然而，对软提示位置附近的最近邻标记的分析表明，它们形成了紧密的语义聚类。由于LoRA在许多任务和数据集上与完全微调的性能相当，因此在实践中被广泛使用，你将在本周的实验室中亲自尝试它。
提示词微调（Prompt tuning）
2301_77818837的博客
01-06 947
提示词设计和提示词搜索的方法往往不太稳定，而且不能通过最优化算法对其进行优化，无法确定得到的提示词就是最优解。而提示词微调是一种连续提示词方法，它的主要思想是：固定整个预训练模型参数，只允许将每个下游任务的额外k个可更新的tokens（称之为软提示词soft prompt）前置到输入文本中。因为是连续提示词，它并不关注这些词是什么，而只关心它们的语义（即词嵌入向量），所以，实际上它是在正常输入文本的词嵌入向量序列的前面加入一个额外的向量序列，这个向量序列可以由后向传播算法根据特定任务的标记数据反推得到。
ai大模型：最清晰解读提示工程（Prompt Engineering）
2401_85373691的博客
01-19 862
Prompt提示是什么呢？Prompt提示是模型接收以生成响应或完成任务的初始文本输入。我们给AI一组Prompt输入，用于指导模型生成响应以执行任务。这个输入可以是一个问题、一段描述、一组关键词，或任何其他形式的文本，用于引导模型产生特定内容的响应。例如，在chatGPT中，用户通常使用 prompt 来与大语言模型进行交互，请求回答问题、生成文本、完成任务等。模型会根据提供的 prompt 来生成一个与之相关的文本，尽量符合用户的要求。👉[优快云大礼包。
LORA中 软提示是什么
ZJQ的博客
03-12 98
软提示（Soft Prompt）是提示学习（Prompt Learning）中的一种技术，主要用于引导预训练语言模型在特定任务上的表现。传统的提示学习通常使用硬提示（Hard Prompt），也就是在输入文本中添加固定的离散文本，比如在情感分析任务里，在输入句子前添加“这句话的情感是积极还是消极：”。而软提示与之不同，它使用的是可训练的连续向量来作为提示。在模型训练过程中，软提示的这些向量会不断被调整优化，从而使模型能够根据这些提示更好地理解任务并生成符合要求的输出。这样做的好处在于，软。
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