大模型Prompt-Tuning方法

NLP任务四种范式

目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段，即NLP四范式：

• 第一范式：基于「传统机器学习模型」的范式，如TF-IDF特征+朴素贝叶斯等机器算法；
• 第二范式：基于「深度学习模型」的范式，如word2vec特征+LSTM等深度学习算法，相比于第一范式，模型准确有所提高，特征工程的工作也有所减少；
• 第三范式：基于「预训练模型+fine-tuning」的范式，如Bert+fine-tuning的NLP任务，相比于第二范式，模型准确度显著提高，模型也随之变得更大，但小数据集就可训练出好模型；
• 第四范式：基于「预训练模型+Prompt+预测」的范式，如Bert+Prompt的范式相比于第三范式，模型训练所需的训练数据显著减少。

Fine-Tuning(微调)

Fine-Tuning属于一种迁移学习方式，在自然语言处理（NLP）中，Fine-Tuning是用于将预训练的语言模型适应于特定任务或领域。Fine-Tuning的基本思想是采用已经在大量文本上进行训练的预训练语言模型，然后在小规模的任务特定文本上继续训练它。

经典的Fine-Tuning方法包括将预训练模型与少量特定任务数据一起继续训练。在这个过程中，预训练模型的权重被更新，以更好地适应任务。所需的Fine-Tuning量取决于预训练语料库和任务特定语料库之间的相似性。如果两者相似，可能只需要少量的Fine-Tuning，如果两者不相似，则可能需要更多的Fine-Tuning.

但是，在大多数下游任务微调时，下游任务的目标和预训练的目标差距过大导致提升效果不明显（过拟合），微调过程中需要依赖大量的监督语料等等。至此，以GPT3、PET等为首的模型提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式--Prompt-Tuning.该方法的目的是通过添加模板的方法来避免引入额外的参数，从而让模型可以在小样本（few-shot）或者零样本（zero-shot）场景下达到理想的效果。

Prompt-Tuning主要解决传统Fine-Tuning方式的两个痛点：

• 降低语义偏差：预训练任务主要以MLM为主，而下游任务则重新引入新的训练参数，因此两个阶段目标差异较大。因此需要解决Pre-Training和Fine-Tuning之间的Gap。
• 避免过拟合：由于Fine-Tuning阶段需要引入新的参数适配相应任务，因此在样本数量有限的情况下容易发生过拟合，降低模型泛化能力。因此需要解决预训练模型的过拟合能力。

Prompt-Tuning(提示微调)

prompt顾名思义就是“提示”的意思，应该有人玩过你画我猜这个游戏吧，对方根据一个词语画一幅画，我们来猜他画的是什么，因为有太多灵魂画手了，画风清奇，或者你们没有心有灵犀，根本就不好猜啊！这时候屏幕上会出现一些提示词比如3个字，水果，那岂不是好猜一点了嘛，毕竟3个字的水果也不多呀。