论文笔记--OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning

1. 文章简介

• 标题：OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
• 作者：Ning Ding, Shengding Hu, Weilin Zhao, Yulin Chen, Zhiyuan Liu, Hai-Tao Zheng, Maosong Sun
• 日期：2022
• 期刊：ACL

2. 文章概括

  文章介绍了一种开源的工具OpenPrompt，该工具将prompt-learning的一些操作进行封装处理，设计成为一种用户友好的开源三方库，使用起来非常方便。
  OpenPrompt使用的基本方法为

3 文章重点技术

• PLMs：文章支持Huggingface transformers上的PLMs（预训练模型），开发者可通过下述操作直接加载PLMs:

from openprompt.plms import load_plm
plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", path_to_bert)

• 预训练模型PLMs：文章支持Huggingface transformers上的PLMs（预训练模型），开发者可通过下述操作直接加载PLMs:

from openprompt.plms import load_plm
plm, tokenizer, model_config, WrapperClass = load_plm("bert", path_to_bert)

• 分词Tokenization：文章特别设计了针对prompt learning的分词模块，可以自动选择合适的分词器，从而简化用户操作。分词器通过上述代码直接加载
• 模板Templates：Templates将原始文本和软编码或是硬编码（文本）template结合，一般来说会包含上下文相关的token和掩码token。OpenPrompt接受用Python中的字典语法编写的template：

from openprompt.prompts import ManualTemplate
promptTemplate = ManualTemplate(
    text = '{"placeholder":"text_a"} It was {"mask"}',
    tokenizer = tokenizer,
)

文章给出了一些常用的templates的示例，见下表

• 言语化Verbalizer：Verbalizer将原始的标签映射到词表中的label words，文章接受手动设计Verbalizer或直接调用AutomaticVerbalizer/SoftVerbalizer/…等API自带的verbalizer方法。下面为一个手动设计verbalizer的示例：

from openprompt.prompts import ManualVerbalizer
promptVerbalizer = ManualVerbalizer(
    classes = classes,
    label_words = {
        "negative": ["bad"],
        "positive": ["good", "wonderful", "great"],
    },
    tokenizer = tokenizer,
)

• PromptModel：OpenPrompt使用PromptModel 模块来用于训练和推理，用户只需把上述template\ Verbalizer\ PLMs结合在一起即可以完成此步骤：

from openprompt import PromptForClassification
promptModel = PromptForClassification(
    template = promptTemplate,
    plm = plm,
    verbalizer = promptVerbalizer,

4. 文章亮点

  文章给出了开源工具OpenPrompt，将Prompt learning中涉及到的一些基本操作进行封装，形成了一个方便的pipeline。用户只需安装openprompt三方库并下载一个PLM，就可以进行简单的prompt learning了～

5. 原文传送门

OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning
源代码文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-580594.html

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