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Author: leeyy2020

examples/few_shot/README.md

@@ -11,12 +11,12 @@ Few-Shot Learning 旨在研究如何从少量有监督的训练样本中学习
 
 | 算法 | 预训练模型  | Score  | eprstmt  | bustm  | ocnli  | csldcp  | tnews  |  cluewsc | iflytek | csl | chid |
 | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |------------ | ------------ | ---------- |
-| P-tuning  | ERNIE1.0  | 55.70 | 83.28  | 63.43  | 35.36  | 60.54  | 50.02  | 54.51  | 50.14 | 54.93 | 41.16 |
-| P-tuning+Rdrop  | ERNIE1.0  | 56.17 | 83.11  | 64.50  | 35.48  | 61.88  | 57.51  | 54  | 52 | 56 | 41 |
-| EFL       | ERNIE1.0  | 54.47 | 84.10  | 60.10  | 35.12  | 56.61  | 56.57  | 53.59  | 46.37 | 61.21 | 36.56 |
-| EFL+Rdrop       | ERNIE1.0  | 56.94 | 87 | 62.75  | 37.54  | 53.98 | 56.77  | 56.87  | 48.54 | 62.19 | 46.85 |
-| PET       | ERNIE1.0  | 56.63 | 86.88  | 61.90  | 36.90  | 61.10  | 56.51  | 55.02  | 50.31 | 59.72 | 41.35 |
-| PET+Rdrop   | ERNIE1.0  | 57.74 | 87.54  | 61.57  | 37.30  | 62.5  | 58.91  | 56.25  | 53.46 | 61.84 | 40.31 |
+| P-tuning  | ERNIE-1.0  | 55.70 | 83.28  | 63.43  | 35.36  | 60.54  | 50.02  | 54.51  | 50.14 | 54.93 | 41.16 |
+| P-tuning+R-Drop  | ERNIE-1.0  | 56.23 | 83.11  | 64.56  | 35.71  | 61.88  | 57.51  | 54  | 52 | 56.3 | 41 |
+| EFL       | ERNIE-1.0  | 54.47 | 84.10  | 60.10  | 35.12  | 56.61  | 56.57  | 53.59  | 46.37 | 61.21 | 36.56 |
+| EFL+R-Drop       | ERNIE-1.0  | 56.94 | 87 | 62.75  | 37.54  | 53.98 | 56.77  | 56.87  | 48.54 | 62.19 | 46.85 |
+| PET       | ERNIE-1.0  | 56.63 | 86.88  | 61.90  | 36.90  | 61.10  | 56.51  | 55.02  | 50.31 | 59.72 | 41.35 |
+| PET+R-Drop   | ERNIE-1.0  | 57.37 | 87.54  | 63.66  | 36.46  | 62.5  | 58.91  | 56.25  | 53.46 | 57.22 | 40.31 |
 
 ## Models
 - [P-tuning](./p-tuning)

examples/few_shot/efl/README.md

@@ -40,15 +40,15 @@ python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \
     --learning_rate 5E-5 \
     --epochs 10 \
     --max_seq_length 512 \
-    --rdrop_coef 0.5 \
+    --rdrop_coef 0 \
 ```
 参数含义说明
 - `task_name`: FewCLUE 中的数据集名字
 - `negative_num`:  负样本采样个数，对于多分类任务，负样本数量对效果影响很大。负样本数量参数取值范围为 [1, class_num - 1]
 - `device`: 使用 cpu/gpu 进行训练
 - `save_dir`: 模型存储路径
 - `max_seq_length`: 文本的最大截断长度
-- `rdrop_coef`: rdrop参数，默认为0，若为0则不使用rdrop
+- `rdrop_coef`: R-Drop 策略 Loss 的权重系数，默认为 0， 若为 0 则未使用 R-Drop 策略
 
 模型每训练 1 个 epoch,  会在验证集上进行评估，并针对测试集进行预测存储到预测结果文件。
 

examples/few_shot/p-tuning/README.md

@@ -37,15 +37,15 @@ python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \
     --learning_rate 5E-5 \
     --epochs 10 \
     --max_seq_length 512 \
-    --rdrop_coef 0.5 \
+    --rdrop_coef 0 \
 ```
 参数含义说明
 - `task_name`: FewCLUE 中的数据集名字
 - `p_embedding_num`: P-embedding 的个数
 - `device`: 使用 cpu/gpu 进行训练
 - `save_dir`: 模型存储路径
 - `max_seq_length`: 文本的最大截断长度
-- `rdrop_coef`: rdrop参数，默认为0，若为0则不使用rdrop
+- `rdrop_coef`: R-Drop 策略 Loss 的权重系数，默认为 0， 若为 0 则未使用 R-Drop 策略
 
 模型每训练 1 个 epoch, 会在验证集和测试集上进行评估。
 

examples/few_shot/pet/README.md

@@ -39,15 +39,15 @@ python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0" \
 	--epochs 10 \
 	--max_seq_length 512 \
 	--language_model "ernie-1.0" \
-    --rdrop_coef 0.5 \
+    --rdrop_coef 0 \
 ```
 参数含义说明
 - `task_name`: FewCLUE 中的数据集名字
 - `device`: 使用 cpu/gpu 进行训练
 - `pattern_id` 完形填空的模式
 - `save_dir`: 模型存储路径
 - `max_seq_length`: 文本的最大截断长度
-- `rdrop_coef`: rdrop参数，默认为0，若为0则不使用rdrop
+- `rdrop_coef`: R-Drop 策略 Loss 的权重系数，默认为 0， 若为 0 则未使用 R-Drop 策略
 
 模型每训练 1 个 epoch,  会在验证集上进行评估