【OpenPrompt】源码学习笔记

说明：文章为学习清华NLP实验室开源套件OpenPrompt源代码的记录，欢迎大佬批评指正
GitHub网址：https://github.com/thunlp/OpenPrompt

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简介

OpenPrompt 实现了多种prompting的方法，并实现了templating，verbalizing 和 optimization 策略的标准化，使得 prompt-learning 更方便。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1. pipeline_base.py

PromptModel
封装了 Template 和 pre-trained model (plm与Huggingface Transformer 模型一致)，
提供了了控制模型参数的接口，如freeze_plm，plm_eval_mode
模型的输入格式可以通过template进行自定义，
模型的输出为transformers.modeling_outputs.MaskedLMOutput，
如果有特殊需要，可以在template里面对输出进行post process

PromptForClassification
调用了PromptModel，获得transformer模型的输出(MaskedLMOutput格式)，
然后通过extract_at_mask和verbalizer.process_outputs函数将输出的logits映射成label

PromptForGeneration
同样调用了PromptModel，然后进行后处理使得其适配生成任务。

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2. 先鸽着

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。