神经网络Transformer架构中的提示模板 神经网络Transformer架构中的提示模板是指在基于Transformer的预训练语言模型中，为引导模型执行特定任务而设计的结构化输入格式。它通过插入任务描述、示例或指令到输入序列中，激活模型的预训练知识，使其无需参数更新即可完成新任务。 提示模板的核心原理是利用Transformer架构中自注意力机制的模式匹配能力。当输入包含特定关键词或上下文时，模型会基于预训练阶段学到的语言规律，自动关联到对应的输出模式。例如，在情感分析任务中，模板“这部电影很[ MASK]”会引导模型在[ MASK ]位置生成情感极性词汇。 提示模板的设计要素包括： 指令部分：明确的任务描述（如“请将英文翻译为中文：”） 示例部分：少量演示样本（如“apple → 苹果”） 符号标记：特殊分隔符（如[ SEP]）或占位符（如[ MASK ]） 位置策略：提示文本在输入序列中的排列方式（前缀/中缀/后缀） 进阶应用中，提示模板可分为： 硬提示：人工设计的固定模板，依赖领域知识优化 软提示：通过梯度下降学习的连续向量模板，自动适配任务特性 混合提示：结合离散符号与连续向量的混合表示 提示模板的优化策略涉及： 模板自动生成：使用T5或GPT类模型反推最佳提示形式 模板集成：组合多个模板输出通过投票机制提升稳定性 对抗性提示：添加扰动文本测试模板鲁棒性 元提示学习：在跨任务场景下学习模板的泛化规律 当前研究前沿包括： 动态模板：根据输入内容自适应调整模板结构 多模态提示：融合文本、图像和表格数据的统一模板 理论解释：通过注意力可视化分析模板激活机制 安全约束：防止恶意提示诱导模型产生有害输出