预训练语言模型

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓

P-Tuning，提升预训练语言模型的自然语言理解能力人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处预训练语言模型在具体任务上的表现往往依赖于精心设计的离散提示（prompts），但这些提示有着不稳定性，微小的变化可能导致性能的大幅下降。清华大学和麻省理工学院的研究团队提出了一种名为P-Tuning的新方法，通过引入可训练的连续提示嵌入（continuous prompt embeddings），与离散提示相结合，旨在提高模型的稳定性和性能。图1为使用P-Tuning方法在SuperGLUE的7个开发数据集上的平均得分。显示P-Tuning方法相对于原始提示（没有使

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语言模型：GPT与HuggingFace的应用本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗？大语言模型底层架构之二GPT实现》，作者：码上开花_Lancer 。

【LLMs】从大语言模型到表征再到知识图谱Natural Language is all a Graph Needs的作者描述了一个名为InstructGLM的模型，与GPT4Graph（使用图文件格式而非计划语言进行微调）等最近的努力相比，该模型开拓了新的领域，证明可以通过对引文图的结构[可选]及其特征的描述来指导对LLM（如谷歌的Flan-T5）进行微调，以训练其通过提示工程执行图机器学习任务，如节点分类和链接预测。