php做的网站好么,页面设计按钮,惠东网站建设,wordpress 调用本文是LLM系列的文章#xff0c;针对《Decoupling Knowledge from Memorization: Retrieval 知识与记忆的解耦#xff1a;检索增强的提示学习 摘要1 引言2 提示学习的前言3 RETROPROMPT#xff1a;检索增强的提示学习4 实验5 相关实验6 结论与未来工作 摘要
提示学习方法在…本文是LLM系列的文章针对《Decoupling Knowledge from Memorization: Retrieval 知识与记忆的解耦检索增强的提示学习 摘要1 引言2 提示学习的前言3 RETROPROMPT检索增强的提示学习4 实验5 相关实验6 结论与未来工作 摘要
提示学习方法在仍然遵循基于参数的学习范式的同时通过诱导更好的小样本表现在自然语言处理中掀起了波澜学习中的遗忘和死记硬背问题可能会遇到不稳定的泛化问题。具体来说在完全监督的训练中朴素的提示学习可能很难死记硬背地利用非典型实例或者用低样本数据过度拟合浅层模式。为了缓解这些限制我们开发了RETROPROMPT其动机是将知识与记忆脱钩以帮助模型在泛化和记忆之间取得平衡。与普通的提示学习相比RETROPROPT从训练实例中构建了一个开卷知识库并在输入、训练和推理过程中实现了检索机制从而使模型能够从训练语料库中检索相关上下文作为增强的线索。大量的实验表明RETROPROPT可以在小样本和零样本设置中获得更好的性能。此外我们还进一步说明了我们提出的RETROPROPT可以在新的数据集上产生更好的泛化能力。对记忆的详细分析确实表明RETROPROMPT可以减少语言模型对记忆的依赖因此提高了下游任务的泛化能力。
1 引言
2 提示学习的前言
3 RETROPROMPT检索增强的提示学习
4 实验
5 相关实验
6 结论与未来工作
我们提出了通过引入检索增强来将知识与记忆解耦的RETROPROPT以进一步提高输入端提示学习的泛化能力以及模型训练和预测的整个过程。RETROPROPT是一种简单而有效的检索方法它结合了神经演示、用于训练和预测的kNN指南。我们的广泛研究结果表明它在小样本、零样本和全监督设置中优于其他演示增强提示方法和知识增强提示方法。分析记忆的本质验证了知识与记忆脱钩的有效性。有趣的未来方向包括1应用于其他任务如QA和NLG2探索用于无监督学习的噪声数据挖掘3进一步提高大型数据集的检索效率等等。
