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介绍提示学习、连续提示、离散提示

提示学习的过程中,模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如,当输入提示是一个问题时,模型的任务便是生成一个合理的答案。...模型在下游任务中的表现对提示词(Prompt)的选择十分敏感,即模型的性能会因提示词的不同而有显著差异。选择合适的提示词对于确保模型在特定下游任务中的良好表现至关重要。...这得益于模型可以通过自我监督的方式,从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而,提示学习也面临一些挑战。例如,选择适当的提示对模型的性能至关重要,但这通常需要进行大量的实验和调整。...离散提示(Discrete Prompts):这是人类手工设计的提示词,易于阅读和理解。在提示调整领域,离散提示是用于指导语言模型行为的特定手工制作的文本提示,适用于各种自然语言处理任务。...这些提示由人类设计,由可解释的单词和标记构成。这些提示是通过枚举或解析等技术创建的,旨在在训练或推理过程中向模型提供指令或约束。离散提示与软提示有所不同,软提示是通过基于梯度的方法优化的连续特征向量。

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