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申请/专利权人:西安交通大学
摘要:本发明公开了一种基于混合提示学习的语言模型稳定优化方法,通过编码转换过程,利用分类数据集任务类别作为约束条件,获得输入文本和任务特定硬提示的字符id列表,然后使用基于提示的多编码器进行处理获得语义信息输出向量;将软提示作为生成解码器的查询输入,与语义信息输出向量进行交互,通过交叉注意力机制计算并经过处理后得到类别感知提示;对语义信息输出向量和类别感知提示分别进行处理计算两部分损失,整合后更新模型进行训练;利用完成训练的模型进行自然语言处理。本发明可在分离使用混合提示下捕获语义信息与类别信息,进而解决提示随机初始化带来的噪声问题,预测结果准确率高、误差小,能够应用于各类语言模型分类场景。
主权项:1.一种基于混合提示学习的语言模型稳定优化方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:通过编码转换过程,利用分类数据集任务类别作为约束条件,获得输入文本和任务特定硬提示的字符id列表;步骤2:使用基于提示的多编码器对所述字符id列表进行处理,获得语义信息输出向量;步骤3:将软提示作为生成解码器的查询输入,与所述语义信息输出向量进行交互,通过交叉注意力机制计算并经过处理后得到类别感知提示步骤4:对所述语义信息输出向量和类别感知提示分别进行处理,计算两部分损失,进行整合后更新模型进行训练;步骤5:利用完成训练的模型进行自然语言处理。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 西安交通大学 一种基于混合提示学习的语言模型稳定优化方法
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