prompt的原理

### Prompt的工作机制及实现原理 #### 什么是Prompt？ Prompt是一种用于指导大型预训练模型生成特定输出的技术。它通过提供结构化的输入来影响模型的行为，从而使其能够更好地完成某些任务[^1]。 #### Prompt的主要形式 Prompt可以分为两种主要的形式： 1. **问题式Prompt**：这种类型的Prompt通过提问的方式引导模型生成答案。它的特点是简洁明了，适合于需要获取具体信息的任务。例如，“What’s the difference between a professional summary and an executive summary?” 就是一个典型的问题式Prompt。 2. **陈述式Prompt**：与问题式不同，陈述式Prompt通常以描述性的语句呈现，旨在让模型根据上下文理解并生成相关内容。 #### Prompt Tuning的定义及其工作方式 Prompt Tuning是一种轻量级的微调方法，其核心思想是在不改变原始模型参数的情况下，仅调整附加到输入中的可学习嵌入向量（即Prompt Embeddings）。这些嵌入向量被设计成模拟自然语言提示的作用，从而使模型能够在新任务上表现更优[^3]。 在实际应用中，Prompt Tuning会引入一组额外的学习参数——称为虚拟Token或Prefix Tokens，它们会被插入到标准输入序列之前，并与其他部分一起送入Transformer架构进行处理。 #### Negative Prompt的作用 Negative Prompt主要用于扩散模型（Diffusion Model）领域，在图像生成或其他创造性任务中有重要作用。它是通过对Classifier-Guidance或者Classifier-Free Guidance技术的应用，使得模型不仅关注正面条件下的优化目标，还能有效抑制不需要的结果特征[^2]。 #### 实现代码示例 以下是基于Prompt Learning的一个情感分类任务的Python代码片段： ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 加载预训练模型和分词器 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased") def classify_sentiment(text): # 构建Prompt模板 prompt_template = f"Classify sentiment of this review: {text}" inputs = tokenizer(prompt_template, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) logits = outputs.logits predicted_class_id = logits.argmax().item() label_mapping = ["NEGATIVE", "POSITIVE"] return label_mapping[predicted_class_id] example_text = "I absolutely loved the movie!" print(classify_sentiment(example_text)) # 输出应为 POSITIVE ``` 上述代码展示了如何利用Prompt Engineering构建一个简单的文本分类系统[^4]。 ---