提示學習（Prompting）是一種利用預訓練語言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）來完成特定任務的方法。它的核心思想是通過設計特定的提示（Prompt），將任務轉化為預訓練模型能夠理解的形式，從而直接利用模型已有的知識，而不需要額外的微調（finetuning）。
1.Prompting 的核心思想
預訓練模型的能力：像 BERT、GPT 這樣的預訓練語言模型，已經在大量文本數據上學習到了豐富的語言知識。它們可以理解上下文、預測缺失的詞（如 `[MASK]`），甚至生成連貫的文本。
任務轉化：Prompting 的關鍵是將任務轉化為預訓練模型能夠理解的形式。例如，情感分析任務可以通過設計一個模板，讓模型預測某個詞（如“好”或“壞”）來完成任務。
2.Prompting 的基本流程
Prompting 的流程通常包括以下幾個步驟：
（1）設計提示模板（Prompt Template）
提示模板是一個包含 `[MASK]` 或其他占位符的句子，用于將輸入文本轉化為預訓練模型能夠理解的形式。
例如，對于情感分析任務，可以設計一個模板：
輸入文本：這部電影很好看。
提示模板：這部電影是 [MASK] 的。
（2）模型預測
預訓練模型會根據上下文預測 `[MASK]` 應該被替換成哪個詞。
例如，模型可能會預測 `[MASK]` 為“好”或“壞”。
（3）映射到任務標簽
將模型預測的詞映射到任務所需的標簽。例如：
如果模型預測 `[MASK] = "好"`，則輸出標簽為“正面”。
如果模型預測 `[MASK] = "壞"`，則輸出標簽為“負面”。
3. Prompting 的示例
假設我們有一個情感分析任務，目標是判斷一段文本是“正面”還是“負面”。
輸入文本：
????????這部電影很好看。
提示模板：
????????這部電影是 [MASK] 的。
模型預測：
????????模型可能會預測 `[MASK]` 為“好”。
映射到標簽：
????????將“好”映射為“正面”。
最終輸出：
????????情感：正面。
4. Prompting 的優勢
無需額外參數：Prompting 直接利用預訓練模型的能力，不需要為特定任務訓練新的分類器頭。
更高效：由于不需要微調整個模型，Prompting 通常比傳統微調更節省計算資源。
更靈活：通過設計不同的提示模板，Prompting 可以適應多種任務，如分類、生成、問答等。
5.Prompting 與傳統微調的區別
| 方法 | 傳統微調 | Prompting |
| 是否需要額外參數 | 需要添加新的分類器頭并訓練參數 | 不需要額外參數，直接利用預訓練模型 |
| 任務適應方式 | 通過訓練數據調整模型參數 | 通過設計提示模板將任務轉化為模型理解的形式 |
| 計算成本 | 較高，需要微調整個模型或部分參數 | 較低，只需設計模板并調用預訓練模型 |
| 靈活性 ???? | 針對特定任務，靈活性較低 | 通過設計不同模板，適應多種任務 |
6. Prompting 的應用場景
Prompting 可以用于多種自然語言處理任務，例如：
情感分析：判斷文本的情感傾向（正面/負面）。
文本分類：將文本分類到預定義的類別中。
問答系統：通過提示模板生成問題的答案。
文本生成：通過提示模板引導模型生成特定風格的文本。
7. 總結
Prompting 是一種利用預訓練模型的方法，通過設計提示模板將任務轉化為模型能夠理解的形式。它的優勢在于高效、靈活，且不需要額外參數。適用場景廣泛，包括分類、生成、問答等任務。
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