标题:解密Prompt系列1:构造Prompt新方法
2023.08.02 21:04浏览量:8简介:解密Prompt系列1:Tuning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt
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解密Prompt系列1:Tuning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 & LAMA & AutoPrompt
在自然语言处理领域,Prompting是一种新的技术,它能够通过向预训练的模型提供特定的提示来改变模型的行为,而不需要再次训练模型。最近,随着Prompt技术的不断发展,出现了一些新的Prompt方法,其中最引人注目的是GPT2和GPT3。然而,这些方法仍然需要一些调整才能达到最佳效果。
为了解决这个问题,一些研究人员开始探索Tuning-Free Prompt方法。这种方法使用了一些技巧来自动发现最佳的Prompt,而不需要进行微调。在本期解密Prompt系列中,我们将介绍GPT2和GPT3以及LAMA和AutoPrompt等Tuning-Free Prompt方法。
GPT2和GPT3是OpenAI开发的的语言模型,它们是使用Transformer架构预训练的。GPT2和GPT3都具有一定的语言生成能力,但GPT3更注重上下文理解能力。为了使用GPT2或GPT3进行Prompt任务,我们需要使用一些提示来引导模型输出我们需要的答案。然而,这种方法需要手动调整提示,对于不同的任务和领域,需要不同的提示。
为了解决这个问题,一些研究人员开始探索使用LAMA(Language-agnostic Model for Abstraction)的方法。LAMA是一种Prompt方法,它不需要手动调整提示,而是使用一个预定义的的高层次抽象来描述任务。这种方法可以在不同的任务和领域中自动发现最佳的Prompt,因此被称为Tuning-Free Prompt方法。
除了LAMA,还有一种叫做AutoPrompt的方法。AutoPrompt方法使用神经网络来自动生成Prompt。这种方法可以自动学习最佳的Prompt,并且可以在不同的任务和领域中使用相同的Prompt。这种方法大大减少了Prompt调整的工作量,并且可以提高模型的的可扩展性和可重用性。
总之,Tuning-Free Prompt方法是一种新兴的Prompt技术,它可以通过自动发现最佳的Prompt来改变预训练模型的行为,而不需要进行微调。尽管LAMA和AutoPrompt是两种不同的方法,但它们都具有一定的优势。LAMA方法可以使用高层次抽象来描述任务,而AutoPrompt方法可以自动学习最佳的Prompt。无论使用哪种方法,Tuning-Free Prompt都为自然语言处理领域开辟了新的道路。
参考文献:
[1] Prompt Tuning: Leveraging Pretrained Language Models for Few-shot Tasks
[2] Large Language Model Abstraction Prompts (LAMA) for Zero-shot Text Classification
[3] AutoPrompt: A Template-free Text Classification with Large Language Model

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