什么是思维链？
思维链是一种基于Transformer的预训练语言模型,是近年来自然语言处理领域的重要进展之一。
思维链解决了什么问题？
思维链主要解决了三个问题:
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知识迁移问题:思维链可以将在大规模通用语料库上学习到的语言知识迁移到下游的专业任务中,减少对任务专有数据的依赖。这在一定程度上解决了机器学习中存在的“潜在比实际更广”的问题。
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减少任务依赖:思维链提供的语言理解能力,可以减少下游任务对较大规模任务专有数据的依赖。这使得对小数据或低资源任务也能达到较好效果,缓解了资源匮乏任务的难度。
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冷启动问题:对于全新的任务或问题领域,思维链提供的语言知识可以作为有益的初始化,减轻从零开始学习的难度,这在一定程度上缓解了机器学习中的“冷启动”问题。
具体来说,思维链在大规模通用语料上进行预训练,获得广泛的语言知识与理解能力。这些知识可以在下游任务的微调过程中发挥作用,减少任务专有数据的需求,也使得全新任务的启动难度降低。
这样,思维链在一定程度上实现了跨任务和跨领域的知识迁移,减轻了对海量高质数据的依赖,这在机器学习与NLP领域是一个重大瓶颈。它使得对小数据任务和新任务的应对成为可能,机器学习可以更加规模化和模块化,这推动了该领域从“深度学习”向“知识学习”的转变。
总之,思维链应运而生,对知识迁移与任务依赖问题进行了很好的缓解,使得机器学习可以实现从数据驱动向知识驱动的转变,这是该领域发展的重要趋势与方向。其出现对机器学习与NLP产生了深远影响,标志着该领域进入从深度学习到知识学习与自监督学习的新阶段。
思维链的工作方式是什么？
思维链的工作方式是:首先在大规模通用语料库上进行预训练,学习语言的表征和理解能力;然后在下游任务上进行微调,以适配任务需要;最终应用到具体用例上,生成相应的输出。
思维链怎么用？
使用思维链的基本步骤是:
- 选择预训练的思维链模型,如BERT、GPT-3等。
- 收集下游任务的数据集,包括输入数据和标签数据。
- 使用思维链模型在数据集上进行微调,得到专用于该任务的模型。
- 构建Prompt,输入待预测数据并生成输出。Prompt包括输入文本和输出框架。
- 输入Prompt并通过微调后的模型生成对应的输出。
如何编写Prompt来应用思维链？
Prompt的编写要点是:
- 在输入文本中加入与任务强相关的上下文,提供足够的语境。
- 输出框架设计得尽可能详细和具体,指导模型生成期望的输出形式和结构。
- 在输出框架中加入占位符,以指示模型生成动态内容的位置。
- 整个Prompt要连贯清晰,输入和输出部分结构对齐,便于模型理解与生成相应输出。
总结
思维链的出现推动了NLP领域从任务定制到知识迁移和跨任务统一的转变,它极大减轻了人工注释数据和模型训练的工作量,具有广泛的应用前景。 Prompt的设计也成为应用思维链的关键步骤之一,它可以引导模型生成符合需要的输出,这也是其后续不断提高的研究方向。
总之,思维链将Transformer及其预训练技术发挥到极致,为减轻下游任务的数据与资源依赖提供了重要思路,也使得NLP可以更加规模化和统一化,这是该领域发展的重要趋势之一。
