This is the official PyTorch implementation for the CVPR 2025 paper: NLPrompt: Noise-Label Prompt Learning for Vision-Language Models. Make sure conda is installed properly. # Create a conda environment . # Activate the environment . # Install torch and torchvision # Please refer to https://pytorch.org/ if you need a different cuda version .

This is the implementation of our paper NLPrompt: Noise-Label Prompt Learning for Vision-Language Models. This code is built on top of the CoOp. Please follow their steps to configure the runtime environment. Many thanks for their contributions! Follow CoOp to install the datasets. Note that the Food101N dataset needs to be downloaded separately.

2024年12月2日 · Our Noise-Label Prompt Learning method, named NLPrompt, offers a simple and efficient approach that leverages the expressive representation and precise alignment capabilities of vision-language models for robust prompt learning.

结构化 Prompt 编写思想是一种方法，与其他例如 CoT, ToT, Think step by step 等技巧和方法并不冲突，构建高质量 Prompt 时，将这些方法结合使用，结构化方式能够更便于各个技巧间的协同组织，例如 刘海同学 就将 CoT 方法融合到结构化 Prompt 中编写提示词。

耶鲁大学在2018年新提出的一个大规模的NL2SQL（Text-to-SQL）数据集。 该数据集包含了10,181条自然语言问句、分布在200个独立数据库中的5,693条SQL，内容覆盖了138个不同的领域。 涉及的SQL语法最全面，是目前难度最大的NL2SQL数据集。 CSpider是Spider的中文版，西湖大学出品。 对该任务感兴趣的同学可以尝试去链接中对应的榜单刷榜，目前只有2个team提交。 美中不足的是，数据集只是翻译了Spider的question部分，表格列名等仍是英文，需要额外处理 …

2024年9月11日 · 基本提示（Basic Prompt）是一种简单的Prompt模板，它由表模式、以 Q: 为前缀的自然语言问题、以及提示LLM生成SQL的响应前缀 A:SELECT 组成。 之所以命名为基本提示，是因为它并未包含任何指令内容。

2024年4月19日 · NL2SQL任务的目标是将用户对某个 数据库 的自然语言问题转化为相应的SQL查询。 随着 LLM 的发展，使用LLM进行NL2SQL已成为一种新的范式。 在这一过程中，如何利用提示工程来发掘LLM的NL2SQL能力显得尤为重要。 prompt的组成包四个元素： 一个面向复杂任务的prompt的一般都包含Instruction，Context，Input Data，Output Indicator。 所以面向大语言模型的开发应用过程就是如下公式： LMM (Instruction + Context + Input Data + Output Indicator) = …

2024年4月14日 · 本文深入探讨了Prompt工程在Text2SQL任务中的应用，介绍了大模型如Baichuan-13B和Ziya-LLaMA在NL2SQL上的微调和优化过程，强调了Prompt的四要素：指令、上下文、输入数据和输出指示器。

2024年6月26日 · Prompt是一种基于人工智能（AI）指令的技术，通过明确而具体的指导语言模型的输出。在提示词工程中，Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素，以确保模型生成符合用户需求的文本。Prompt明确而简洁地陈述了用户要求模型生成的内容。这包括在特定 ...

The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning（2021）将所有NLP任务都看成是文本生成任务，通过加入prefix prompt给模型一个额外的条件信息来指导模型生成后续的文本。当给定一个输入token序列后，正常对这些token进行embedding，然后拼接在prefix prompt的embedding之后 ...