提示学习（Prompting）是一种利用预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）来完成特定任务的方法。它的核心思想是通过设计特定的提示（Prompt），将任务转化为预训练模型能够理解的形式，从而直接利用模型已有的知识，而不需要额外的微调（finetuning）。
1.Prompting 的核心思想
预训练模型的能力：像 BERT、GPT 这样的预训练语言模型，已经在大量文本数据上学习到了丰富的语言知识。它们可以理解上下文、预测缺失的词（如 `[MASK]`），甚至生成连贯的文本。
任务转化：Prompting 的关键是将任务转化为预训练模型能够理解的形式。例如，情感分析任务可以通过设计一个模板，让模型预测某个词（如“好”或“坏”）来完成任务。
2.Prompting 的基本流程
Prompting 的流程通常包括以下几个步骤：
（1）设计提示模板（Prompt Template）
提示模板是一个包含 `[MASK]` 或其他占位符的句子，用于将输入文本转化为预训练模型能够理解的形式。
例如，对于情感分析任务，可以设计一个模板：
输入文本：这部电影很好看。
提示模板：这部电影是 [MASK] 的。
（2）模型预测
预训练模型会根据上下文预测 `[MASK]` 应该被替换成哪个词。
例如，模型可能会预测 `[MASK]` 为“好”或“坏”。
（3）映射到任务标签
将模型预测的词映射到任务所需的标签。例如：
如果模型预测 `[MASK] = "好"`，则输出标签为“正面”。
如果模型预测 `[MASK] = "坏"`，则输出标签为“负面”。
3. Prompting 的示例
假设我们有一个情感分析任务，目标是判断一段文本是“正面”还是“负面”。
输入文本：
这部电影很好看。
提示模板：
这部电影是 [MASK] 的。
模型预测：
模型可能会预测 `[MASK]` 为“好”。
映射到标签：
将“好”映射为“正面”。
最终输出：
情感：正面。
4. Prompting 的优势
无需额外参数：Prompting 直接利用预训练模型的能力，不需要为特定任务训练新的分类器头。
更高效：由于不需要微调整个模型，Prompting 通常比传统微调更节省计算资源。
更灵活：通过设计不同的提示模板，Prompting 可以适应多种任务，如分类、生成、问答等。
5.Prompting 与传统微调的区别
| 方法 | 传统微调 | Prompting |
| 是否需要额外参数 | 需要添加新的分类器头并训练参数 | 不需要额外参数，直接利用预训练模型 |
| 任务适应方式 | 通过训练数据调整模型参数 | 通过设计提示模板将任务转化为模型理解的形式 |
| 计算成本 | 较高，需要微调整个模型或部分参数 | 较低，只需设计模板并调用预训练模型 |
| 灵活性 | 针对特定任务，灵活性较低 | 通过设计不同模板，适应多种任务 |
6. Prompting 的应用场景
Prompting 可以用于多种自然语言处理任务，例如：
情感分析：判断文本的情感倾向（正面/负面）。
文本分类：将文本分类到预定义的类别中。
问答系统：通过提示模板生成问题的答案。
文本生成：通过提示模板引导模型生成特定风格的文本。
7. 总结
Prompting 是一种利用预训练模型的方法，通过设计提示模板将任务转化为模型能够理解的形式。它的优势在于高效、灵活，且不需要额外参数。适用场景广泛，包括分类、生成、问答等任务。
