神经网络Transformer架构中的提示学习 提示学习是一种通过设计特定输入提示来引导预训练语言模型执行下游任务的方法。其核心思想是将下游任务重新表述为预训练阶段见过的语言建模任务。 1. 提示学习的理论基础 预训练语言模型通过大规模文本学习掌握了丰富的语言知识，包括语法结构、事实信息和推理模式 传统微调方法需要更新模型参数来适应新任务，而提示学习试图通过精心设计的输入文本来激活模型已有的知识 提示通常由任务描述、示例和待处理内容组成，形成完整的自然语言序列 2. 提示构建的基本要素 模板设计：创建包含空位或掩码的文本结构，如"[ X]是一部伟大的电影。总体评价：[ MASK ]" 答案映射：定义输出空间到标签词的映射关系，如正面→"好"，负面→"差" 提示格式：包括前缀提示、完形填空提示、指令提示等不同形式 上下文示例：在提示中包含少量标注样本作为演示 3. 提示工程的实现方法 手工设计：基于领域知识手动创建提示模板 自动生成：使用模型自动搜索或生成最优提示 离散优化：通过编辑token级内容来优化提示效果 连续优化：将提示表示为可训练的连续向量 4. 提示学习的进阶技术 指令调优：使用自然语言指令训练模型遵循各种任务要求 思维链提示：通过展示推理步骤促使模型进行复杂推理 多模态提示：结合文本、图像等多模态信息的提示设计 元提示学习：学习如何为不同任务生成有效提示 5. 实际应用场景 少样本学习：在标注数据稀缺时快速适配新任务 零样本推理：引导模型处理训练时未见过的任务类型 知识探测：通过设计特定提示来探索模型内部知识 可控生成：通过提示约束模型输出的内容和风格 6. 技术优势与挑战 优势：减少参数更新、降低计算成本、提升泛化能力、增强可解释性 挑战：提示设计敏感、稳定性不足、自动化难度大、评估标准不统一 当前研究方向包括提示鲁棒性、多任务提示学习、动态提示调整等