NLP 中的 prompt 笔记_nlp prompt

一. 什么是 prompt

NLP 中, 一种用于 Language Model 的 Pretrained Task 范式. 中文直译为"提示".

• 前辈的特点是, 通过 引入多种任务构造辅助 loss, 让模型去适配这些任务. 流程是 “pre-train, fine-tune, and predict”.
• 而 prompt 的思路则与此相反, 将多种任务重新组织成完形填空的形式, 使其更接近于原始预训练任务(如 masked LM). 流程是 “pre-train, prompt, and predict”.

其优点是, 得到的模型更通用, 一个完全无监督训练的PLM可以被用来解决各种各样的下游任务.

历史演进

• 2017-2019, 研究者们的重心逐渐从传统 task-specific 的有监督模式转移到预训练上. 这是因为前者依赖大量的标注数据, 但很多时候是没有足够的数据的. 这个痛点促进了 pre-train 任务范式的诞生.

通过选取合适的prompt，我们可以控制模型预测输出，从而一个完全无监督训练的PLM可以被用来解决各种各样的下游任务。

二. 正式化的描述

先看一个例子

情感分析任务中, 输入 x 是一句文本, 输出 Y = {++, +, ~ , -, --}, 代表情感在 高兴/正向 的程度上逐渐递减.
那么具体一条样本就是:

x: I love this movie.
y: ++ (very positive)

通常按照多分类去建模.
有了 prompt 后

x’: I love this movie. Overall, it was a [Z] movie.
z: good

根据这个例子, 下面引入符号与概念.

Template

通过 prompt 函数将原始输入作转换 $x^{\prime }=f_{prompt}(x)$. 而函数中会用到模板, 上例中的 template 就是:
[X] Overall, it was a [Z] movie.

• [X]: 表示原始输入 x 的占位符.
• [Z]: 模板中的一个 slot (槽位), 用于放入答案.

当 [Z] 被填充后, 就称为 filled prompt, 填充函数描述为 $f_{\text{fill}}(x^{\prime },z)$ .

Answer Search

我们先定义 z 的取值集合 Z = {“excellent”, “good”, “OK”, “bad”, “horrible”} 依次对应原始情感分类任务中的 Y = {++, +, ~ , -, --}.
Answer search 过程, 就是在集合 Z 中找出概率最高的 $\hat{z}$.
$$\hat{\mathbf{z}}=\underset{\mathbf{z}\in \mathcal{Z}}{\mathrm{search}}P\left(f_{\text{fill }}\left({\mathbf{x}}^{\prime },\mathbf{z}\right);\theta \right)$$

Answer Mapping

对于原始数据集中的同一个 y, 有时会有多个 z 与之对应, 比如 { “excellent”, “fabulous”, “wonderful”) 都可以对应 y= “++” 这一档.
所以也有必要作映射.

适用不同任务的多种 prompt 方法

相关论文

有个整理业界相关论文的git仓库, 来自 清华nlp, 详见参考[3].

PET

较为经典的文章, 见参考[4].

参考

1. 知乎, NLP新宠——浅谈Prompt的前世今生
2. 知乎, NLP新范式：Prompt（提示学习）【综述】
3. github,PromptPapers
4. PET, Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference. EACL 2021.
5. survey,Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing