预训练、提示和预测：NLP中提示的系统综述_pre-train, prompt, and predict: a systematic surve

作者：小丑西瓜9 | 2024-04-05 17:31:58

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pre-train, prompt, and predict: a systematic survey of prompting methods in

Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing

总结

一、Two Sea Changes in NLP

二、Description of Prompting

2.1 what is Prompt ？

2.2 Design Considerations for Prompting

2.3 Discrete Prompts

2.4 Continue Prompts

三、Challenges and Future

四、（未完待续.......）

参考（具体细节见原文）

总结

作者对NLP中的一种新范式——“prompt-based learning”的研究进行了综述和整理。该框架功能强大且具有吸引力，原因有很多：它允许语言模型在大量原始文本上进行预训练，通过定义一个新的提示函数，模型能够进行few-shot甚至zero-shot。在本文中，作者介绍了提示学习的基础，描述了一组统一的数学符号，并从几个方面介绍了现有工作，例如预训练的模型的选择、提示和调优策略。为了让感兴趣的初学者更容易进入这个领域，作者不仅对现有的工作进行了系统的回顾，对基于提示的工作进行了高度结构化的分类，并且还发布了其他资源，例如包含不断更新的调查和论文列表的NLPedia-Pretrain网站。

一、Two Sea Changes in NLP

如表1所示，作者将NLP领域分成了四种范式：Fully Supervised Learning(Non-Neural Network）、Fully Supervised Learning(Neural Network)、Pre-train, Fine-tune、Pre-train, Prompt, Predict。在传统NLP任务中，完全监督学习长期扮演着核心角色。在2017-2019年，随着预训练语言模型（PLM）的发展，这种完全监督的范式发挥的作用越来越小，“Pre-train + Fine-tune”逐渐成为新的范式，NLP领域发生了第一次巨变。

自2018年以来，预训练模型的体量不断增大，如T5、GPT-3、悟道等，大模型成为NLP领域一项非常重要的技术突破。同时，预训练模型Fine-tune过程中所需的硬件和数据需求也在不断增长，丰富的下游任务也使得预训练和微调阶段的设计更为复杂。如何在“大模型”的时代快速高效地进行研究，就成为我们面临的新问题。Prompt就是一个沿着此方向的尝试，NLP领域正在进行第二次巨变。

融入了Prompt的新模式大致可以归纳成”Pre-train + Prompt + Predict“，在该模式中，下游任务被重新调整成类似预训练任务的形式。例如，通常的预训练任务有Masked Language Model，在文本情感分类任务中，对于 "I love this movie." 这句输入，可以在后面加上prompt "The movie is ___" 这样的形式，然后让PLM用表示情感的答案填空如 "great"、"fantastic" 等等，最后再将该答案转化成情感分类的标签，这样以来，通过选取合适的prompt，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、Description of Prompting

2.1 what is Prompt ？

Prompt刚刚出现的时候，还没有被叫做Prompt，是研究者们为了下游任务设计出来的一种输入形式或模板，它能够帮助PLM“回忆”起自己在预训练时“学习”到的东西，因此后来慢慢地被叫做Prompt了。

对于输入的文本 $x$ ，有函数 $f_{\text {prompt }}(x)$ ，将 $x$ 转化成prompt的形式 $x{}'$ ，即：

$x^{\prime}=f_{\text {prompt }}(x)$

该函数通常会进行两步操作：

(1) 使用一个模板，模板通常为一段自然语言，并且包含有两个空位置：用于填输入x的位置[X]和用于生成答案文本z的位置[Z].

(2) 把输入x填到[X]的位置。

还用前文提到的例子。在文本情感分类的任务中，假设输入是 x= " I love this movie." 使用的模板是" [X] Overall, it was a [Z] movie."。那么得到的 $x{}'$ 就应该是 "I love this movie. Overall it was a [Z] movie."。在实际的研究中，prompts应该有空位置来填充答案，这个位置一般在句中或者句末。如果在句中，一般称这种prompt为cloze prompt；如果在句末，一般称这种prompt为prefix prompt。[X]和[Z]的位置以及数量都可能对结果造成影响，因此可以根据需要灵活调整。

2.2 Design Considerations for Prompting

Prompt大致可以从下面三个角度进行设计：Prompt的形状、手工设计模板、自动学习模板

Prompt的形状：Prompt的形状主要指的是[X]和[Z]的位置和数量。上文提到cloze prompt和prefix prompt的区别，在实际应用过程中选择哪一种主要取决于任务的形式和模型的类别。cloze prompts和Masked Language Model的训练方式非常类似，因此对于使用MLM的任务来说cloze prompts更加合适；对于生成任务来说，或者使用自回归LM解决的任务，prefix prompts就会更加合适；Full text reconstruction models较为通用，因此两种prompt均适用。另外，对于文本对的分类，prompt模板通常要给输入预留两个空，[X1]和[X2]。
手工设计模板：Prompt最开始就是从手工设计模板开始的。手工设计一般基于人类的自然语言知识，力求得到语义流畅且高效的模板。例如，Petroni等人在著名的LAMA数据集中为知识探针任务手工设计了cloze templates；Brown等人为问答、翻译和探针等任务设计了prefix templates。手工设计模板的好处是较为直观，但缺点是需要很多实验、经验以及语言专业知识，代价较大。
自动学习模板：为了解决手工设计模板的缺点，许多研究开始探究如何自动学习到合适的模板。自动学习的模板又可以分为离散（Discrete Prompts）和连续（Continuous Prompts）两大类。离散的主要包括 Prompt Mining, Prompt Paraphrasing, Gradient-based Search, Prompt Generation 和 Prompt Scoring；连续的则主要包括Prefix Tuning, Tuning Initialized with Discrete Prompts 和 Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning。

2.3 Discrete Prompts

自动生成离散Prompts指的是自动生成由自然语言的词组成的Prompt，因此其搜索空间是离散的。目前大致可以分成下面几个方法：

Prompt Mining：该方法需要一个大的文本库支持，例如Wikipedia。给定输入x和输出y，要找到x和y之间的中间词或者依赖路径，然后选取出现频繁的中间词或依赖路径作为模板，即“[X] middle words [Z]”
Prompt Paraphrasing：Paraphrasing-based方法是基于释义的，主要采用现有的种子prompts(例如手动构造)，并将其转述成一组其他候选prompts，然后选择一个在目标任务上达到最好效果的。一般的做法有：将提示符翻译成另一种语言，然后再翻译回来；使用同义或近义短语来替换等
Gradient-based Search：梯度下降搜索的方法是在单词候选集里选择词并组合成prompt，利用梯度下降的方式不断尝试组合，从而达到让PLM生成需要的词的目的。
Prompt Generation：既然Prompt也是一段文本，那是否可以用文本生成的方式来生成Prompt呢？该类方法就是将标准的自然语言生成的模型用于生成prompts了。例如，Gao等人将T5引入了模板搜索的过程，让T5生成模板词；Ben-David 等人提出了一种域自适应算法，训练T5为每个输入生成一种唯一的域相关特征，然后把输入和特征连接起来组成模板再用到下游任务中。
Prompt Scoring：Davison等人在研究知识图谱补全任务的时候为三元组输入（头实体，关系，尾实体）设计了一种模板。首先人工制造一组模板候选，然后把相应的[X]和[Z]都填上成为prompts，并使用一个双向LM给这些prompts打分，最后选取其中的高分prompt。

2.4 Continue Prompts

既然构造Prompt的初衷是能够找到一个合适的方法，让PLM更“听话”地得出我们想要的结果，那就不必把prompt的形式拘泥于人类可以理解的自然语言了，只要机器可以理解就好了。因此，还有一些方法探索连续型prompts——直接作用到模型的embedding空间。连续型prompts去掉了两个约束条件：

模板中词语的embedding可以是整个自然语言的embedding，不再只是有限的一些embedding。
模板的参数不再直接取PLM的参数，而是有自己独立的参数，可以通过下游任务的训练数据进行调整。

目前的连续prompts方法大致可以分为下面几种：

Prefix Tuning：refix Tuning最开始由Li等人提出，是一种在输入前添加一串连续的向量的方法，该方法保持PLM的参数不动，仅训练合适的前缀（prefix）。它的形式化定义是，在给定一个可训练的前缀矩阵Mφ和一个固定的参数化为θ的PLM的对数似然目标上进行优化。
Tuning Initialized with Discrete Prompts：这类方法中连续prompts是用已有的prompts初始化的，已有的prompts可以是手工设计的，也可以是之前搜索发现的离散prompts。Zhong 等人先用一个离散prompt搜索方法定义了一个模板，然后基于该模板初始化虚拟的token，最后微调这些token的embedding以提高准确率。
Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning：这类方法可以说是手工设计和自动学习的结合，它通常不单纯使用可学习的prompt模板，而是在手工设计的模板中插入一些可学习的embedding。Liu等人提出了“P-Tuning”方法，通过在input embedding中插入可训练的变量来学习连续的prompts。并且，该方法使用BiLSTM的输出来表示prompt embeddings，以便让prompt tokens之间有一定的交互。P-tuning还引入了任务相关的anchor tokens（例如关系提取中的“capital”）来进一步提高效果，这些anchor tokens不参与后续的调优。Han等人提出了Prompt Tunning with Rules（PTR）方法，使用手工指定的子模板按照逻辑规则组装成完整的模板。为了增强生成的模板的表示能力，该方法还插入了几个虚拟token，这些虚拟token的embeddings可以和PLM的参数一起被调整，PTR的模板token既有实际token也有虚拟token 。实验结果证明了该方法在关系分类任务中的有效性。

三、Challenges and Future

尽管Prompt相关研究搞得如火如荼，但目前仍存在许多问题，值得研究者们去探索。

Prompt的设计问题：目前使用Prompt的工作大多集中育分类任务和生成任务，其它任务则较少，因为如何有效地将预训练任务和prompt联系起来还是一个值得探讨的问题。另外，模板和答案的联系也函待解决。模型的表现同时依赖于使用的模板和答案的转化，如何同时搜索或者学习出两者联合的最好效果仍然很具挑战性。
Prompt的理论分析和可解释性：尽管Prompt方法在很多情况下都取得了成功，但是目前prompt-based learning的理论分析和保证还很少，使得人们很难了解Prompt为什么能达到好的效果，又为什么在自然语言中意义相近的Prompt有时效果却相差很大。
Prompt在PLM debias方面的应用：由于PLM在预训练过程中见过了大量的人类世界的自然语言，所以很自然地受到了影响。拿一个简单的例子来说，可能不太恰当，比如说训练语料中有很多的"The capital of China is "Beijing."，导致模型认为下次看到"capital" 的时候都会预测出"Beijing",而不是着重看到底是哪个国家的首都。在应用的过程中，Prompt还暴露了PLM学习到的很多其它bias，比如种族歧视、恐怖主义、性别对立等等。已有相关研究关注是否可以利用Prompt来对这些bias进行修正，但还处在比较初级的阶段，这也会是一个值得研究的方向

四、（未完待续.......）

参考（具体细节见原文）

原文链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.13586https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.13586

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