_C.MODEL.PROMPT.INITIATION = "random" # "final-cls", "cls-first12" _C.MODEL.PROMPT.CLSEMB_FOLDER = "" _C.MODEL.PROMPT.CLSEMB_PATH = "" _C.MODEL.PROMPT.PROJECT = -1 # "projection mlp hidden dim" _C.MODEL.PROMPT.DEEP = False

这是一个模型的配置参数，包含了一些关于预测时如何初始化提示信息（INITIATION）、使用哪个分类器进行聚类（CLSEMB_FOLDER、CLSEMB_PATH）、使用哪个投影矩阵（PROJECT）以及是否使用深度模型（DEEP）等信息。其中，INITIATION可以选择"random"、"final-cls"和"cls-first12"三种方式进行初始化；CLSEMB_FOLDER和CLSEMB_PATH是在使用分类器进行聚类时需要指定的文件夹和路径；PROJECT是在进行投影时使用的多层感知机的隐藏层维度。

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_C.MODEL.PROMPT.NUM_DEEP_LAYERS = None # if set to be an int, then do partial-deep prompt tuning _C.MODEL.PROMPT.REVERSE_DEEP = False # if to only update last n layers, not the input layer _C.MODEL.PROMPT.DEEP_SHARED = False # if true, all deep layers will be use the same prompt emb _C.MODEL.PROMPT.FORWARD_DEEP_NOEXPAND = False

这段代码应该是指 ChitGPT 模型的一些参数配置，具体含义如下：

- `NUM_DEEP_LAYERS`: 深层 prompt 调整的层数，如果为 None，则不进行深层 prompt 调整。
- `REVERSE_DEEP`: 是否仅更新最后 n 层，而不是所有层。如果为 False，则更新所有层。
- `DEEP_SHARED`: 是否使用相同的 prompt 嵌入来更新所有深层。如果为 True，则所有深层都将使用相同的 prompt 嵌入。
- `FORWARD_DEEP_NOEXPAND`: 是否在前向传递过程中扩展深层嵌入。如果为 False，则在前向传递过程中扩展深层嵌入。

_C.MODEL.PROMPT = CfgNode() _C.MODEL.PROMPT.NUM_TOKENS = 5 _C.MODEL.PROMPT.LOCATION = "prepend"

这段代码是什么意思？

这段代码定义了一个名为`MODEL`的配置节点，并在其中创建了一个名为`PROMPT`的子节点。`NUM_TOKENS`和`LOCATION`是`PROMPT`子节点下的两个属性。`NUM_TOKENS`属性指定了prompt的token数量，`LOCATION`属性指定了prompt的位置，可以是在模型输入的前面（"prepend"）或后面（"append"）。

这段代码可能是在配置模型时使用的，以便在训练或推理过程中使用预定义的prompt。