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OpenPrompt

OpenPrompt

开源Prompt学习框架，兼容多种预训练模型和自定义模板

OpenPrompt是一个开源的Prompt学习框架，提供灵活且可扩展的解决方案，兼容Huggingface transformers等预训练模型。支持多种提示方法，如模板化和Verbalizer，简化Prompt学习和模型训练。支持UltraChat等新项目，广泛应用于各类NLP任务。

OpenPromptPrompt-learningNLPPre-trained Language ModelsPythonGithub开源项目
GitHub论文文档

OpenPrompt项目介绍

OpenPrompt是一个开源的提示学习框架,旨在为自然语言处理(NLP)任务提供标准、灵活和可扩展的提示学习方案。该项目由清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)开发,为研究人员和开发者提供了一个强大的工具来探索和实践提示学习的最新进展。

项目背景

提示学习是一种新兴的范式,用于将预训练语言模型(PLMs)适应下游NLP任务。它通过修改输入文本并直接使用PLMs来执行预训练任务。OpenPrompt框架的出现,为部署提示学习流程提供了一个标准化的解决方案。

主要特性

OpenPrompt具有以下主要特性:

  1. 支持多种PLMs:可以直接从Hugging Face Transformers库加载PLMs。

  2. 实现多种提示方法:包括模板构建、答案验证和优化策略等。

  3. 灵活可扩展:用户可以轻松实践自己的提示学习想法。

  4. 统一标准:为不同的提示学习方法提供了统一的接口。

  5. 丰富的教程和文档:提供详细的使用说明和示例。

核心概念

OpenPrompt的核心概念包括:

  • PromptModel:包含PLM、Template和Verbalizer的主要对象。
  • Template:用于包装原始输入的模板。
  • Verbalizer:构建标签和目标词之间映射的类。

使用方法

使用OpenPrompt通常遵循以下步骤:

  1. 定义任务:确定NLP任务的类别和输入示例。
  2. 选择PLM:作为backbone模型。
  3. 定义Template:修改原始输入文本。
  4. 定义Verbalizer:将原始标签映射到词表中的词。
  5. 组合PromptModel:结合PLM、Template和Verbalizer。
  6. 创建DataLoader:处理数据集。
  7. 训练和推理:执行模型训练和预测。

社区贡献

OpenPrompt是一个活跃的开源项目,欢迎社区贡献。用户可以通过以下方式参与:

  • 报告问题和提出建议
  • 提交代码改进
  • 添加新功能
  • 完善文档和教程

总结

OpenPrompt为NLP研究人员和开发者提供了一个强大而灵活的工具,使他们能够轻松探索和实践提示学习的最新进展。通过其模块化和可扩展的设计,OpenPrompt有望推动提示学习领域的进一步发展和创新。

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