网站制作的书籍,天津城建设计院网站,龙岩兼职网招聘,北京网络营销外包公司哪家好提示学习#xff08;Prompting#xff09;是一种利用预训练语言模型#xff08;Pre-trained Language Models, PLMs#xff09;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#xff08;Prompt#xff09;#xff0c;将任务转化为预训练模型能够理解的形式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。
