🔴 软提示

提示微调(Prompt Tuning)¹ 是模型微调（@khashabi2021prompt）的一种替代方法，它会固定模型权重并更新提示的参数，生成的提示被称为“软提示”。

模型微调与提示调整的对比 (Lester et al.)

上面的图片对比了模型微调和提示调整。在模型微调中，你会在不同任务上对同一个模型进行微调。这会产生一些不同的模型，但你不能保证可以轻松地对不同的任务进行批处理输入。

另一方面，提示调整可以让你为所有任务使用同一个模型。你只需要在推理时附加适当的提示，这样可以使不同任务之间的批处理更容易。这是常规提示的同样优点。此外，为单个模型跨多个任务训练的软提示通常会具有相同的标记长度。

工作原理

为了理解软提示背后的基本逻辑，让我们思考一下如何在给定提示What's 2+2?上进行模型推理：

对于给定的: What's 2+2?.

1) 它可能被标记为 What, 's, 2, +, 2, ?.

2) 然后，每个标记将被转换为一组值的向量。

3) 这些向量可以视为模型参数。模型可以进一步训练，仅调整这些提示的权重。

请注意，一旦我们开始更新这些权重，标记的向量就不再对应于词汇表中实际的嵌入。

结果

提示调整对较大的模型表现更好。较大的模型也需要较少的软提示标记。但是，超过20个标记并不会产生显著的性能提高。

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1. Lester, B., Al-Rfou, R., & Constant, N. (2021). The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning. ↩