PET prompt pattern expoliting traning

最新推荐文章于 2025-12-16 15:06:00 发布
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【调研】基于Prompt的小样本文本分类调研：PET,LM-BFF,KPT,PTR
vector的博客
02-15 2958
本篇博客一共要分享四篇prompt论文，它们分别提出了四个模型。在此之前，会先来回顾一下prompt第四范式的一些基础知识。 这里写目录标题????Prompt 回顾预测步骤研究重点????模型一：PET：Pattern-Exploiting Training动机PVPPVP组合模型iPET实验????模型二：LM-BFF：Better Few-shot Fine-tuning动机Lable Word生成Prompt生成in-context实验????模型三：KPT：Knowledgeable Prompt
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Pattern-Exploiting Training (PET)
大模型与Agent智能体
10-05 576
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 目录 论文NLP发展的四个范式Pattern-Exploiting Training (PET)星空智能对话机器人系列博客 论文 Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing 论文集：https://github.com/thunlp/PromptPa
Prompt-Tuning的鼻祖--PET
Summerendha的博客
11-11 2663
PET论文精读解析：《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference》
带你快速使用PaddleNLP构建基于Prompt实体情感分类
m0_63642362的博客
05-27 1537
转自AI Studio，原文链接：带你快速使用PaddleNLP构建基于Prompt实体情感分类 - 飞桨AI Studio 背景简介 由于个人水平有限，欢迎各位大佬指正不足之处！欢迎 Fork一键运行~~ 主题来源：2022搜狐校园 情感分析&推荐排序 算法大赛中的NLP赛道。 任务目的：完成实体对象的情感极性分类，即文本中需要分析的实体对象及每个对象的情感极性（2代表极正向，1代表正向，0代表中立，-1代表负向，-2代表极负向）。 解决方案：基于飞桨PaddleNLP的Ernie模型实
Prompt Learning——basic & 【EACL 2021】PET
04-15 1279
PET的思想还可以进行有监督的少样本学习：对于有标签的数据，构造样本的时候，我们先给每个句子补上Pattern，除了Pattern自带的Mask位置之外，再还随机Mask其他一部分，以增强对模型的正则。第一步是确定当前的 NLP 任务，想想你的数据是什么样的，你想从数据中得到什么！也就是说，这一步的本质是确定任务的classses和InputExample。为简单起见，我们以情绪分析为例。classes = [ # 情绪分析分为两类，一类是负面的，一类是正面的"负面","正面"
【数据集下载】虚假内容检测，谣言检测，事实核查--纯文本，多模态，多语言，社交信息--rumor/misinformation/fake news detection dataset download
me_yundou的博客
11-09 1万+
本博客系博主个人理解和整理所得，包含内容无法详尽，如有补充，欢迎讨论。这里只提供数据集相关介绍和来源出处，或者下载地址等，因版权原因不提供数据集所含的元数据。如有需要，请自行下载。博主目前暂时收集和整理了这些数据集，“其他”类别中的数据集还没有进行详细分析，同时还有许多不完善的地方。如有补充或者错漏敬请大家在评论区指正。会持续更新，对数据集进行详细介绍，提供相应的数据集下载地址。
PET prompt
03-28
PET（Pattern Exploiting Training）是一种针对少样本学习场景设计的方法，旨在通过模式利用来增强预训练语言模型的能力[^1]。具体而言，PET 方法的核心思想是将自然语言处理任务转化为填空形式的任务，从而让预训练...
【大模型微调】PET,Prompt Tuning,P Tuning,Lora,Qlora 微调的简介
weixin_41645791的博客
05-23 1041
QLoRA在LoRA之上先将预训练模型量化至4-bit（NF4），再冻结量化权重并仅训练LoRA分支，显存占用降低近3倍，却保持与16-bit LoRA几乎相同的性能，被用于在单块48 GB GPU上微调65B参数模型（如Guanaco）至近ChatGPT水平。LoRA于2021年问世，通过冻结Transformer的主干权重，在每层线性映射旁支注入两段低秩矩阵 A 与 B，仅训练 A,B，可训练参数量减少约10,000倍，且推理阶段无额外延迟。
预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）
weixin_36378508的博客
02-07 2840
prompt 训练
Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式
热门推荐
夏栀的博客
11-19 8万+
Prompting——深度解读一种全新的微调范式   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阶段通过一个模型在大规模无监督语料上预先训练一个预训练语言模型（Pre-trained Language Model，PrLM），然后在Fine-tuning阶段基于训练好的语言模型在具体的下游任务上再次进行微调（Fine-tuning），以获得适应下游任务的模型。这种模式在诸
探索事实真相：《Chinese_Rumor_Dataset》项目详解
gitblog_00066的博客
04-14 693
探索事实真相：《Chinese_Rumor_Dataset》项目详解 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 在信息爆炸的时代，网络谣言如同病毒般快速传播，给社会带来不小的困扰。为了对抗这一问题， 的项目，它是一个专门针对中文谣言检测的数据集，旨在帮助开发人员和研究人员构建更准确、更高效的谣言识别系统。 技术分析 数据集结构： 此项目提供了大量的社交媒体消息样本...
PET——文本分类的又一种妙解
Kaiyuan_sjtu的博客
05-31 1407
作者|许明整理|NewBeeNLP之前的一篇《模型增强-从label下手》[1]中，我们提到了通过转换label，将分类转换为NLG的方法，而由于性能没有得到增加，所以...
NLP新宠——浅谈Prompt的前世今生
zenRRan的博客
08-13 5189
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！作者｜闵映乾机构｜中国人民大学信息学院硕士方向 | 自然语言处理来自 |RUC AI Box导读：本文目标是对近期火爆异常的Prom...
NLP新宠——Prompt范式
justorderman的博客
11-28 5309
文章目录一、PET1.1 PET建模1.2 如何选取Prompt模板1.3 预测得token如何映射label1.4 实验结果二、KPT2.1 主要idea2.2 标签词的扩展2.3 标签词去噪2.4 语言表达器的使用2.5 实验结果三、P-tuning3.1 核心idea3.2 实验结果四、总结与展望五、参考资料 hi！又到每周分享的时刻了，希望大家能有收获呀！！！！！！！！！！！ 什么是Prompting ？它和Fine-tuning有什么区别？这里引用CMU刘鹏飞博士放在博客里的图： prompt是
Prompt范式的缘起｜Pattern-Exploiting Training
zenRRan的博客
08-10 725
关注我，每天给你送来AI技术干货！来自：李rumor我感觉我被卷到了。昨天Prompt突然刷屏，我才知道有这么个事儿，还什么都没有学，人家领域综述都写好了。说好了要当走在AI前沿的姐姐，这...
谁说GPT只擅长生成？清华研究力证：GPT语言理解能力不输BERT
Paper weekly
03-30 857
作者｜张倩、小舟来源｜机器之心一直以来，GPT 模型的语言生成能力有目共睹，但语言理解能力似乎略逊一筹。最近，清华、智源等机构的一项研究打破了这一刻板印象。GPT-3 大型语言模型向我们...
JavaScript的prompt用法
苦涩精灵的博客
06-14 4735
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> </head> <body> <input type="button" onclick="add()" value="计算累加" /> <script type="text/javascript"> fun
【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
最新发布
weixin_42038527的博客
12-16 467
研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
qq_62361050的博客
12-12 1039
池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
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