prompt-based | BriefGPT - AI 论文速递

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ACL为什么基于提示的公平度量不相关？
该研究针对大型语言模型可能学习到的偏见，通过评估和减轻这些偏见的多个指标发现，基于提示的公平性指标间的相关性较低，因此提出了一种名为 CAIRO 的方法，通过增强提示信息来提高公平性指标之间的相关性，并取得了显著的改善。
PDF25 days ago
利用生成式语言模型进行神经机器翻译的数据增强
通过利用大规模语言模型如 ChatGPT，我们探索了基于提示的数据增强方法，用于产生合成的平行语料库，比较了三种不同提示的方法，并使用两个评估指标来衡量所生成的合成数据的多样性。这种方法无需额外的模型训练成本，与后向翻译等其他增强方法相比，
PDFa year ago
不要停止预训练？使基于提示的微调更加强大的学习者
本研究探讨了传统的预训练语言模型在特定任务下加以微调是否能提高性能的假设，并提出了基于提示的持续预训练方法 (PCP)。实验证明，相较于传统方法，PCP 在 21 个基准测试中表现更好。
PDFa year ago
利用预训练语言模型的提示学习技术进行阿尔茨海默病检测
本文通过使用基于提示的微调技术，结合语音中存在的顿挫特征，优化了已有的语言模型，建立了一套 AD 自动检测系统，实验结果表明利用提高语调或语速左右的提示词建议的自然而然的语音可以有效提高自动检测系统的性能。
PDF2 years ago
基于提示的多意图口语理解统一框架
本研究提出了 Prompt-based Spoken Language Understanding（PromptSLU）框架，通过提供通用的预训练 Seq2Seq 模型，将意图检测（ID）和槽位填充（SF）两个子任务统一为同一形式。实验结果
PDF2 years ago
PromptCast: 一种新的基于提示的时间序列预测学习范式
本文探讨了基于提示的自然语言建模的范式下的时间序列表示学习问题，提出了基于提示的时间序列预测 (PromptCast) 模型，并介绍了一个大规模数据集 (PISA)，结果表明这种基于语言生成模型的提示方法是一种有前途的研究方向。
PDF2 years ago
实体、日期和语言：使用 T0 进行历史文本的零样本学习
本文探讨了使用 T0 模型的 zero-shot 技术来进行跨越时间和语言的 NER 是否可行，通过历史文献的测试，结果表明利用 prompt 的 naive 方法在 zero-shot 多语种 NER 方面存在误差，但揭示了该方法在缺乏标
PDF2 years ago