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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

6. Prompting 的应用场景

Prompting 可以用于多种自然语言处理任务，例如：

情感分析：判断文本的情感倾向（正面/负面）。

文本分类：将文本分类到预定义的类别中。

问答系统：通过提示模板生成问题的答案。

文本生成：通过提示模板引导模型生成特定风格的文本。

7. 总结

Prompting 是一种利用预训练模型的方法，通过设计提示模板将任务转化为模型能够理解的形式。它的优势在于高效、灵活，且不需要额外参数。适用场景广泛，包括分类、生成、问答等任务。