提示学习（Prompting）

提示学习（Prompting）是一种利用预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）来完成特定任务的方法。它的核心思想是通过设计特定的提示（Prompt），将任务转化为预训练模型能够理解的形式，从而直接利用模型已有的知识，而不需要额外的微调（finetuning）。

1.Prompting 的核心思想

预训练模型的能力：像 BERT、GPT 这样的预训练语言模型，已经在大量文本数据上学习到了丰富的语言知识。它们可以理解上下文、预测缺失的词（如 `[MASK]`），甚至生成连贯的文本。

任务转化：Prompting 的关键是将任务转化为预训练模型能够理解的形式。例如，情感分析任务可以通过设计一个模板，让模型预测某个词（如“好”或“坏”）来完成任务。

2.Prompting 的基本流程

Prompting 的流程通常包括以下几个步骤：

（1）设计提示模板（Prompt Template）

提示模板是一个包含 `[MASK]` 或其他占位符的句子，用于将输入文本转化为预训练模型能够理解的形式。

例如，对于情感分析任务，可以设计一个模板：

输入文本：这部电影很好看。

提示模板：这部电影是 [MASK] 的。

（2）模型预测

预训练模型会根据上下文预测 `[MASK]` 应该被替换成哪个词。

例如，模型可能会预测 `[MASK]` 为“好”或“坏”。

（3）映射到任务标签

将模型预测的词映射到任务所需的标签。例如：

如果模型预测 `[MASK] = "好"`，则输出标签为“正面”。

如果模型预测 `[MASK] = "坏"`，则输出标签为“负面”。

3. Prompting 的示例

假设我们有一个情感分析任务，目标是判断一段文本是“正面”还是“负面”。

输入文本：

        这部电影很好看。

提示模板：

        这部电影是 [MASK] 的。

模型预测：

        模型可能会预测 `[MASK]` 为“好”。

映射到标签：

        将“好”映射为“正面”。

最终输出：

        情感：正面。

4. Prompting 的优势

无需额外参数：Prompting 直接利用预训练模型的能力，不需要为特定任务训练新的分类器头。

更高效：由于不需要微调整个模型，Prompting 通常比传统微调更节省计算资源。

更灵活：通过设计不同的提示模板，Prompting 可以适应多种任务，如分类、生成、问答等。

5.Prompting 与传统微调的区别

方法	传统微调	Prompting
是否需要额外参数	需要添加新的分类器头并训练参数	不需要额外参数，直接利用预训练模型
任务适应方式	通过训练数据调整模型参数	通过设计提示模板将任务转化为模型理解的形式
计算成本	较高，需要微调整个模型或部分参数	较低，只需设计模板并调用预训练模型
灵活性	针对特定任务，灵活性较低	通过设计不同模板，适应多种任务