fix這個也是和上面的一樣,都是一種最佳化技術,其原理是先在內部出低分辯率的圖,再放大新增細節之後再輸出出來,影響出圖的結果,可以在低取樣步長的情況下達到高取樣步長的效果,但是如果取樣步長過低(例如小於12)或者過高(例如高於100)以及長
在跨任務遷移中,論文發現相似任務的Soft Prompt可以進行零樣本學習,並在全量資料下提升效果,並且加快收斂速度(緩解Prompt Tuning收斂慢的問題)
注意,soft prompts使用時freeze住model的引數,而只訓練soft prompt vectors,這種正規化在使用一些大的pretrain models,比如GPT-3,難以finetune整個model時,非常好用
避免了人工構建離散的template,而讓模型可以自動學習continuous embedding只對Prompt部分的引數進行訓練,而語言模型的引數固定不變使用BiLSTM+MLP本質上也是類似prefix-tuning中的重引數化作用將
(圖片經作者 Tom Mason @nin_artificial 授權轉載,他也是DD團隊的開發者之一)Disco Diffusion 生成DALL·E 2 生成而下圖是 十九世紀美國浪漫主義風景畫家 阿什·布朗·杜蘭德 的真實畫作(他的作
Table 7 表格是說,PAIE比對比演算法可以快3、4倍,來回應作者一開始提的efficiencyConclusion最後是conclusion,這篇文章作者提出的模型在效果上,可以比之前的模型有一定的提升,然後透過基於prompt的多
zshrc中對其進行定製,下面是一個簡單配置# 配置zsh 當前使用的主題ZSH_THEME=“powerlevel9k/powerlevel9k”# P9k 使用的模式POWERLEVEL9K_MODE=‘nerdfont-complet
讀本文前需要先了解前兩篇文章:clip,coop模型最下面就是adapter的結構,在小樣本學習時,在兩個分支上各加入一個可學習的層
第五部分:預訓練模型與小樣本語言理解之間的關聯P-tuning: 一個相當異常的現象,P-tuning對GPT增益極高,Fine-tuning則不然
隨機初始化導致低效能和高方差,使用任務相關的詞來初始化更好點:例如“摘要”和“表格到文字”相比adapter tuning,prefix tuning引數更少,但是效果更好,原因可能是儘量保證預訓練LM的完整性總結template desi