【Whalepaper第33期】NLP论文分享:A Systematic Survey of Prompting Methods in NL

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算法NLPCV自然语言处理预训练模型prompt工程模板设计文本分类情感分析机器翻译信息抽取低资源学习多任务学习
本次讨论聚焦于自然语言处理领域中的一项关键技术——prompt工程,它通过设计特定的模板来引导预训练模型完成各种下游任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等。prompt技术允许模型通过少量样本学习新任务,有效解决了低资源学习问题,并且可以应用于多任务学习场景。讨论中还涉及了prompt模板的形式和来源,以及如何通过自动化方法优化模板设计。此外,还探讨了prompt在实际应用中的一些技巧,例如通过调整prompt token的数量和位置来提升模型性能。这项技术适用于希望在自然语言处理领域内解决低资源问题和提高模型泛化能力的研究人员和工程师。
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