大家都是希望讓預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型和下游任務(wù)靠的更近，只是實(shí)現(xiàn)的方式不一樣。Fine-tuning中：是預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型“遷就“各種下游任務(wù)；Prompting中，是各種下游任務(wù)“遷就“預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。
區(qū)別與聯(lián)系
微調(diào)（fine-tuning）和prompt是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中常用的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，它們都是指訓(xùn)練和生成語(yǔ)言模型的過程中使用的技術(shù)。
區(qū)別
微調(diào)是指在已有的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上，通過少量的數(shù)據(jù)來對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步的訓(xùn)練，使得模型能夠更好地適應(yīng)新的任務(wù)或領(lǐng)域。微調(diào)的目的是利用已有的語(yǔ)言模型，盡量減少訓(xùn)練新模型的時(shí)間和資源消耗。因此，微調(diào)是一種快速遷移學(xué)習(xí)的方法。
而prompt是指為了訓(xùn)練特定類型的語(yǔ)言模型而設(shè)計(jì)的一系列文本或代碼提示。prompt可以看作是一種能夠幫助語(yǔ)言模型更好地理解特定任務(wù)或領(lǐng)域的“指令”。prompt通常包括一個(gè)問題、任務(wù)描述或預(yù)定義的文本片段，用于指導(dǎo)模型生成合適的文本結(jié)果。融入了Prompt的新模式大致可以歸納成”pre-train, prompt, and predict“。在該模式中，下游任務(wù)被重新調(diào)整成類似預(yù)訓(xùn)練任務(wù)的形式。例如，通常的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)有Masked Language Model，在文本情感分類任務(wù)中，對(duì)于 “I love this movie.” 這句輸入，可以在后面加上prompt “The movie is ___” 這樣的形式，然后讓PLM用表示情感的答案填空如 “great”、“fantastic” 等等，最后再將該答案轉(zhuǎn)化成情感分類的標(biāo)簽，這樣以來，通過選取合適的prompt，我們可以控制模型預(yù)測(cè)輸出，從而一個(gè)完全無監(jiān)督訓(xùn)練的PLM可以被用來解決各種各樣的下游任務(wù)。
聯(lián)系
微調(diào)和prompt都是針對(duì)自然語(yǔ)言處理任務(wù)的訓(xùn)練技術(shù)，用于提高模型的性能。微調(diào)通常用于改進(jìn)模型的通用性，以便將預(yù)訓(xùn)練模型適應(yīng)到新的任務(wù)或領(lǐng)域，而prompt通常用于指導(dǎo)模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。
在某些情況下，微調(diào)和prompt也可以一起使用，即使用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，并通過定義適當(dāng)?shù)膒rompt來指導(dǎo)模型生成合適的文本結(jié)果。這種方法可以提高模型在特定任務(wù)上的性能，并減少針對(duì)該任務(wù)的訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。
優(yōu)缺點(diǎn)
微調(diào)的優(yōu)點(diǎn)
可以快速遷移學(xué)習(xí)：利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型，可以快速遷移學(xué)習(xí)到新的任務(wù)或領(lǐng)域中。
可以減少訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗：微調(diào)只需要使用少量的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，可以顯著減少訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗。
微調(diào)的缺點(diǎn)
可能存在過擬合問題：在微調(diào)過程中，可能會(huì)因?yàn)檫^度擬合而導(dǎo)致模型的泛化性能下降。
需要適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)量和質(zhì)量：微調(diào)需要使用足夠數(shù)量且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，否則可能會(huì)影響模型的性能。
prompt的優(yōu)點(diǎn)
可以幫助模型更好地理解任務(wù)和領(lǐng)域：prompt可以為模型提供指導(dǎo)性信息，幫助模型更好地理解任務(wù)和領(lǐng)域，從而提高模型的性能。
可以縮短訓(xùn)練時(shí)間：prompt可以有效減少訓(xùn)練時(shí)間，因?yàn)樗梢蕴峁└訙?zhǔn)確的指導(dǎo)信息，幫助模型更快地學(xué)習(xí)到任務(wù)和領(lǐng)域的規(guī)律。
prompt的缺點(diǎn)
需要設(shè)計(jì)合適的prompt：為了獲得良好的模型性能，需要精心設(shè)計(jì)合適的prompt，這需要一定的人工成本和專業(yè)知識(shí)。
可能存在過擬合問題：如果prompt設(shè)計(jì)得不好或者過于復(fù)雜，可能會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳的過擬合問題。
在CV領(lǐng)域
在CV領(lǐng)域中，Prompt其實(shí)可以理解為圖像label的設(shè)計(jì)，從這個(gè)角度看，Prompt(預(yù)測(cè)文本中mask的字符，類似完形填空)其實(shí)是介于Image caption(迭代預(yù)測(cè)出每一個(gè)字符)和one-hot label(one-hot可以認(rèn)為是prompt的特例，單字符通過text encoder編碼成one-hot)之間的任務(wù)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-425825.html
Reference
如何看待NLP領(lǐng)域最近比較火的prompt，能否借鑒到CV領(lǐng)域？
NLP新寵——淺談Prompt的前世今生文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-425825.html
到了這里，關(guān)于一分鐘搞懂 微調(diào)(fine-tuning)和prompt的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
