Prompt-tuning

论文笔记：KnowPrompt: Knowledge-aware Prompt-tuning withSynergistic Optimization for Relation Extraction

论文来源：WWW2022论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.07650.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2104.07650.pdf论文代码：https://github.com/zjunlp/KnowPrompthttps://github.com/zjunlp/KnowPromptChenX,ZhangN,XieX,etal.Knowprompt:
富婆儿不爱money·2022-11-20 12:28

Prompt-Tuning的鼻祖--PET

PET（Pattern-ExploitingTraining）出自《ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference》（EACL2021），是一种半监督的训练方法。目标由于大量的language、domain和task以及人工标注数据的成本，在NLP的实际使用中，通常只有少量带标签的示例，
Pricelesse·2022-11-20 06:35

CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters

对比语言图像预训练(CLIP)虽然prompt-tuning用于textualinputs，但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征
Tsukinousag1·2022-06-26 07:37

Knowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification

【摘要】用特定任务prompt，在基于预训练语言模型在上进行微调在文本分类任务上已经显示效果很好。特别，最近的研究发现在小样本场景上的效果尤为突出。Promptturning的核心是插入文本片段，也叫作template。将原来的分类问题转化为掩码语言模型问题。其中一个关键的步骤是在标签集合和标签词之间做一个映射，或者叫做verbalizer。一个verbalizer经常是手工设计或者基于梯度下降法
爱工作的小小酥·2022-03-12 07:44
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