基于提示的NLP学习综述：新范式与应用策略

自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支，它致力于理解和生成人类语言，以实现各种应用，如机器翻译、情感分析、问答系统等。最近，一个名为“基于提示的学习”(Prompt-based Learning)的新范式在NLP中引起了广泛关注。这个范式的核心思想是利用预先训练的语言模型，通过设计合适的提示模板来引导模型完成特定任务，即使在少量或无标注数据的情况下也能进行迁移学习。 在传统监督学习中，模型接收输入x并预测输出y，即Py(y|x)，而基于提示的学习则侧重于直接建模文本的概率，即语言模型(Py(x)). 基于提示的学习流程包括以下几个关键步骤： 1. **预训练**：模型在大量未标记文本上进行预先训练，学习语言的统计规律，如BERT、GPT等大型语言模型就是通过这种方法积累了丰富的语言知识。 2. **提示设计**：通过模板将原始输入x转化为含有填充槽的提示x'，这些槽位代表待预测的部分。提示设计的选择包括即时添加、回答搜索和回答映射，它们分别对应不同的任务要求，如填空、问答等。 3. **模型调用**：根据提示，语言模型计算概率分布，填充缺失信息，从而生成最终输出y。这种方法允许模型在无需额外标注数据的情况下，仅通过调整提示就实现新任务的执行。 4. **策略优化**：选择合适的预先训练模型、提示模板和调优策略是成功的关键。这可能涉及到模型的结构（如左到右的LM、掩码LM或编码器-解码器架构）、提示的形状（离散或连续）、以及如何最大化提示与任务需求的匹配度。 5. **工程实践**：提示式工程涉及模板的创建和优化，包括手工设计模板以适应特定任务，以及利用自动化技术学习和生成更有效的提示。例如，离散提示可以是单词或短语，而连续提示则可能涉及到更精细的调整，如调整连续值来指示不同答案的可能性。 基于提示的学习为NLP带来了新的可能性，促进了模型在无监督或少监督条件下的性能提升，同时也挑战了研究人员如何有效地设计和利用提示来解决复杂语言问题。随着这一领域的快速发展，NLPeda-pretrain网站等资源将持续更新，为学习者提供最新的研究成果和实践指南。