前言

近年來，自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型日益增多，應(yīng)用場景也變得多樣。從NER（命名實體識別）到生成任務(wù)，如何高效地使用這些模型并進(jìn)行微調(diào)成為了研究和實踐的重要課題。本文將深入探討一種稱為Prompt Learning的方法，通過選擇模型、構(gòu)建模板、定義verbalizer等步驟，以及微調(diào)過程中的優(yōu)化策略，為大型模型的高效微調(diào)提供一套全面而靈活的方法。

1 prompt learning簡介

Prompt Learning（提示學(xué)習(xí)）是一種在自然語言處理（NLP）中使用預(yù)定義的提示或指導(dǎo)信息來影響模型行為的方法。在這種方法中，通過向模型提供具體形式的文本提示，以引導(dǎo)其生成特定類型的輸出或執(zhí)行特定的任務(wù)。Prompt Learning通常用于微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練模型，使其更好地適應(yīng)特定的應(yīng)用場景或任務(wù)。

具體而言，Prompt Learning的關(guān)鍵思想是通過設(shè)計任務(wù)相關(guān)的提示，將任務(wù)的先驗知識或約束信息引入模型中，從而更好地引導(dǎo)模型完成特定的任務(wù)。這可以包括在輸入中加入特定的問題描述、指令或標(biāo)簽，以確保模型在生成文本或執(zhí)行任務(wù)時遵循預(yù)期的模式。

這一方法的優(yōu)勢在于其簡單性和通用性。通過使用提示，研究人員和從業(yè)者能夠在不修改龐大的模型結(jié)構(gòu)的情況下，通過微調(diào)和引導(dǎo)，使模型更好地適應(yīng)各種任務(wù)，從而提高其性能和泛化能力。

2 prompt learning步驟

2.1 選擇模型

在選擇模型時，考慮任務(wù)需求和模型特性至關(guān)重要。Auto-regressive模型如GPT系列適用于生成任務(wù)，而Masked語言模型如BERT系列則適用于預(yù)測任務(wù)。T5模型以編碼-譯碼結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，適用于通用任務(wù)。模型的規(guī)模與任務(wù)需求息息相關(guān)，大模型或超大模型對于復(fù)雜任務(wù)和生成能力較強(qiáng)的場景更為適用。

2.2 選擇模板（Template）

構(gòu)建合適的模板是Prompt Learning的核心。模板可以手動構(gòu)造，也可以通過自動生成?；谌蝿?wù)特性的人工構(gòu)造模板需要先驗知識，而自動生成的模板則更靈活。模板可以是文本或字符形式，也可以是結(jié)構(gòu)化、帶有邏輯的模板。多個模板可以融合成更強(qiáng)大的模板，如加權(quán)平均。不同任務(wù)需要不同的模板，因此選擇適宜的模板對于任務(wù)性能至關(guān)重要。

2.3 Verbalizer的構(gòu)建

Verbalizer用于將模型輸出的標(biāo)簽映射為具體的標(biāo)簽詞，是將模型輸出轉(zhuǎn)化為可解釋結(jié)果的關(guān)鍵步驟。Verbalizer可以人工構(gòu)造，也可以通過模型輸出的分布進(jìn)行自動生成。在構(gòu)建Verbalizer時，需要考慮如何最好地利用模型輸出的分布，這將有助于提高模型的可解釋性和性能。

3 Prompt Learning訓(xùn)練策略

深入探討使用Prompt Learning策略的三種方式，包括預(yù)訓(xùn)練時的數(shù)據(jù)組織與參數(shù)優(yōu)化、增加soft prompts的凍結(jié)模型與優(yōu)化prompt嵌入、以及使用prompted數(shù)據(jù)進(jìn)行再次預(yù)訓(xùn)練與zero-shot inference。

3.1 Prompting組織數(shù)據(jù)，優(yōu)化參數(shù)

在使用Prompt Learning進(jìn)行微調(diào)的第一種方式中，首先進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練階段。將任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)組織成適合模型輸入的prompt形式，確保數(shù)據(jù)與任務(wù)需求對齊。 利用標(biāo)準(zhǔn)的微調(diào)方法，通過優(yōu)化參數(shù)，使得模型能夠更好地適應(yīng)具體任務(wù)。

這一方式的優(yōu)勢在于簡單易行，適用于一些簡單的任務(wù)，同時為后續(xù)的微調(diào)奠定基礎(chǔ)。

3.2 增加Soft Prompts，凍結(jié)模型，優(yōu)化Prompt嵌入

第二種方式著眼于提高模型對任務(wù)的適應(yīng)能力。增加Soft Prompts。 在預(yù)訓(xùn)練后，引入soft prompts，通過軟性提示使得模型更好地學(xué)習(xí)任務(wù)相關(guān)信息。凍結(jié)模型參數(shù)，專注于優(yōu)化prompt的嵌入，使得模型能夠更好地理解和響應(yīng)任務(wù)要求。

這一方式更加注重模型對任務(wù)的深層理解，能夠在復(fù)雜任務(wù)上取得更好的性能。

3.3 使用Prompted數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，再Zero-shot Inference。

第三種方式則強(qiáng)調(diào)在微調(diào)階段引入任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)。
使用Prompted數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，利用構(gòu)建的prompt，使用任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行再次預(yù)訓(xùn)練，以更好地適應(yīng)具體任務(wù)。在微調(diào)后，模型可以進(jìn)行零樣本推理，即在沒有特定任務(wù)數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行推斷。

這一方式強(qiáng)調(diào)對任務(wù)特征的敏感性，通過更多的任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，提高模型在未知任務(wù)上的泛化能力。

結(jié)論

Prompt Learning方法為高效微調(diào)大型預(yù)訓(xùn)練模型提供了一種靈活而全面的解決方案。通過選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ?、?gòu)建合適的模板和Verbalizer，以及利用Prompt進(jìn)行微調(diào)的步驟，我們能夠更好地適應(yīng)各種NLP任務(wù)。這一方法框架不僅簡化了微調(diào)的流程，也提高了模型的性能和泛化能力，為NLP領(lǐng)域的應(yīng)用提供了更強(qiáng)大的工具。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-787423.html

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