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来源：量子位
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现在，针对这个问题，普林斯顿的陈丹琦、高天宇师徒和MIT博士生Adam Fisch在最新论文中提出，使用较小的语言模型，并用少量样本来微调语言模型的权重。
并且，实验证明，这一名为LM-BFF（better few-shot fine-tuning fo language models）的方法相比于普通微调方法，性能最多可以提升30%。
方法原理
首先，研究人员采用了基于提示的预测路线。
所谓基于提示的预测，是将下游任务视为一个有遮盖（mask）的语言建模问题，模型会直接为给定的提示生成文本响应。
这里要解决的问题，是寻找正确的提示。这既需要该领域的专业知识，也需要对语言模型内部工作原理的理解。
在本文中，研究人员提出引入一个新的解码目标来解决这个问题，即使用谷歌提出的T5模型，在指定的小样本训练数据中自动生成提示。
其次，研究人员在每个输入中，以额外上下文的形式添加了示例。
问题的关键在于，要有限考虑信息量大的示例，一方面，因为可用示例的数量会受到模型最大输入长度的限制；另一方面，不同类型的大量随机示例混杂在一起，会产生很长的上下文，不利于模型学习。
为此，研究人员开发了一种动态的、有选择性的精细策略：对于每个输入，从每一类中随机抽取一个样本，以创建多样化的最小演示集。
另外，研究人员还设计了一种新的抽样策略，将输入与相似的样本配对，以此为模型提供更多有价值的比较。
实验结果
那么，这样的小样本学习方法能实现怎样的效果？
研究人员在8个单句、7个句子对NLP任务上，对其进行了系统性评估，这些任务涵盖分类和回归。
结果显示：
基于提示的微调在很大程度上优于标准微调；
自动提示搜索能匹敌、甚至优于手动提示；
加入示例对于微调而言很有效，并提高了少样本学习的性能。
在K=16（即每一类样本数为16）的情况下，从上表结果可以看到，该方法在所有任务中，平均能实现11%的性能增益，显著优于标准微调程序。在SNLI任务中，提升达到30%。
不过，该方法目前仍存在明显的局限性，性能仍大大落后于采用大量样本训练获得的微调结果。
来源：QbitAI 量子位
原文链接：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNjc1NzUzMw==&mid=2247564779&idx=3&sn=13a924b25fdb1a1d7f9728d9a831427f
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