论文笔记--OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning

论文笔记--OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning

  • [1. 文章简介](#1. 文章简介)
  • [2. 文章概括](#2. 文章概括)
  • [3 文章重点技术](#3 文章重点技术)
  • [4. 文章亮点](#4. 文章亮点)
  • [5. 原文传送门](#5. 原文传送门)

1. 文章简介

  • 标题:OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
  • 作者:Ning Ding, Shengding Hu, Weilin Zhao, Yulin Chen, Zhiyuan Liu, Hai-Tao Zheng, Maosong Sun
  • 日期:2022
  • 期刊:ACL

2. 文章概括

文章介绍了一种开源的工具OpenPrompt,该工具将prompt-learning的一些操作进行封装处理,设计成为一种用户友好的开源三方库,使用起来非常方便。

OpenPrompt使用的基本方法为

3 文章重点技术

  • PLMs:文章支持Huggingface transformers上的PLMs(预训练模型),开发者可通过下述操作直接加载PLMs:
python 复制代码
from openprompt.plms import load_plm
plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", path_to_bert)
  • 预训练模型PLMs:文章支持Huggingface transformers上的PLMs(预训练模型),开发者可通过下述操作直接加载PLMs:
python 复制代码
from openprompt.plms import load_plm
plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", path_to_bert)
  • 分词Tokenization:文章特别设计了针对prompt learning的分词模块,可以自动选择合适的分词器,从而简化用户操作。分词器通过上述代码直接加载
  • 模板Templates:Templates将原始文本和软编码或是硬编码(文本)template结合,一般来说会包含上下文相关的token和掩码token。OpenPrompt接受用Python中的字典语法编写的template:
python 复制代码
from openprompt.prompts import ManualTemplate
promptTemplate = ManualTemplate(
    text = '{"placeholder":"text_a"} It was {"mask"}',
    tokenizer = tokenizer,
)

文章给出了一些常用的templates的示例,见下表

  • 言语化Verbalizer:Verbalizer将原始的标签映射到词表中的label words,文章接受手动设计Verbalizer或直接调用AutomaticVerbalizer/SoftVerbalizer/...等API自带的verbalizer方法。下面为一个手动设计verbalizer的示例:
python 复制代码
from openprompt.prompts import ManualVerbalizer
promptVerbalizer = ManualVerbalizer(
    classes = classes,
    label_words = {
        "negative": ["bad"],
        "positive": ["good", "wonderful", "great"],
    },
    tokenizer = tokenizer,
)
  • PromptModel:OpenPrompt使用PromptModel 模块来用于训练和推理,用户只需把上述template\ Verbalizer\ PLMs结合在一起即可以完成此步骤:
python 复制代码
from openprompt import PromptForClassification
promptModel = PromptForClassification(
    template = promptTemplate,
    plm = plm,
    verbalizer = promptVerbalizer,

4. 文章亮点

文章给出了开源工具OpenPrompt,将Prompt learning中涉及到的一些基本操作进行封装,形成了一个方便的pipeline。用户只需安装openprompt三方库并下载一个PLM,就可以进行简单的prompt learning了~

5. 原文传送门

OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
源代码

相关推荐
文火冰糖的硅基工坊3 小时前
[人工智能-大模型-29]:大模型应用层技术栈 - 第二层:Prompt 编排层(Prompt Orchestration)
人工智能·大模型·prompt·copilot
AustinCyy12 小时前
【论文笔记】Introduction to Explainable AI
论文阅读·人工智能
无问_z1 天前
2025-ICML-Enhancing Spectral GNNs: From Topology and Perturbation Perspectives
论文阅读
DuHz1 天前
用于汽车雷达应用的步进频率PMCW波形——论文阅读
论文阅读·算法·汽车·信息与通信·信号处理·毫米波雷达
zenRRan2 天前
用中等难度prompt做高效post training
人工智能·深度学习·机器学习·计算机视觉·prompt
来酱何人2 天前
低资源NLP数据处理:少样本/零样本场景下数据增强与迁移学习结合方案
人工智能·深度学习·分类·nlp·bert
MichaelIp2 天前
基于MCP协议的多AGENT文章自动编写系统
语言模型·langchain·prompt·ai写作·llamaindex·langgraph·mcp
DuHz2 天前
利用汽车雷达测试系统模拟多径效应——论文阅读
论文阅读·汽车·信息与通信·信号处理
风雨中的小七2 天前
解密prompt系列62. Agent Memory一览 - MATTS & CFGM & MIRIX
llm·nlp