当对比学习遇上prompt，擦出了怎样的火花……

细数最近NLP领域的热门关键词，transformer、多模态、预训练，还有不得不提的prompt。

本质上说，prompt是一种激发语言模型中知识的手段。随着prompting技术的大火，有越来越多的研究者在思考，Prompt（除了让这个方向的研究越来越卷）还能带来什么？

与此相类似的，对比学习在自然语言中备受关注。它使用成对的训练数据增强为具有良好的表示能力的编码器构建分类任务。也可能是因为对比学习研究的持续热度，2202年以来文本表示方向突然就卷起来了，SOTA刷的嗖嗖的，卑微的科研er表示，上一个工作才开始熟悉，新的SOTA就狠狠砸过来……

好，你厉害，我读还不行吗。

作为近年来NLP最火的两个方向，对比学习和prompt吸引了足够多的关注。纵观今年各大顶会上的最新论文，我们可以观察到对比学习出现的频率明显增高，并且各种改进也层出不穷，一句话就是，开始卷起来了！

NLP发展至今，已经延伸出很多的子方向、子领域，单单从顶会论文的收录情况来看，很难不让人有这样的疑惑：感觉所有方向都有人做过了，好不容易有了一个idea，上网一搜，早已有人用来发了论文。

对于已然入坑的NLPer，怎么样才能高效做科研发论文抢占idea？

11月9日，我们邀请哈工大计算机博士、SCI期刊审稿人Kimi老师，综合讲解当今NLP最火的两大方向：Contrasive learning和Prompt learning。

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想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口，顺着领域内的研究趋势确定自己的方向，毕竟在热门领域内，创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。

所以，要解决的问题就是：

1.找到风口。

2.找到领域内的大神做导师。

创新点和idea不可能凭空生成，好的performance也绝不可能一蹴而就。

11月9日，沃恩智慧邀请金牌讲师Kimi老师，带大家吃透Contrasive learning的本质原理；掌握Contrasive learning和Prompt learning如何应用到其他下游任务上；并且掌握SCI顶刊、顶会的写作套路以及顶刊实验方法论！

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公开课上，讲师将会结合所讲论文，精讲如何进行代码复现，帮助大家解决读论文路上的拦路虎~

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