Prompt-based methods
时间: 2025-02-19 11:32:26 浏览: 53
### 基于提示的方法在NLP和机器学习中的应用和技术
#### 提示词在上下文学习(In Context Learning)
提示词在上下文学习是一种利用预训练模型的能力,在不改变其参数的情况下,仅通过输入特定结构化的文本序列来引导模型完成新任务的方式[^1]。这种方式依赖于精心设计的提示(prompt),这些提示通常由人类编写者创建或是通过自动化过程生成。
对于自然语言处理(NLP)领域而言,这种方法允许开发者无需大量标注数据即可让大型语言模型执行各种下游任务,如问答、分类等。由于不需要额外的数据集用于重新训练整个网络权重,因此降低了开发成本并提高了灵活性。
```python
def generate_prompt(task_description, examples=None):
"""
Generate a prompt string for in-context learning.
:param task_description: Description of the target task.
:param examples: Optional list of example inputs/outputs pairs.
:return: Formatted prompt as a single string.
"""
base_prompt = f"In this task you will {task_description}."
if examples:
formatted_examples = "\n".join([f"- Input: \"{ex['input']}\" Output: \"{ex['output']}\"" for ex in examples])
return f"{base_prompt}\nHere are some examples:\n{formatted_examples}"
else:
return base_prompt
```
#### 模型微调(Model Fine-Tuning)
相比之下,模型微调是指针对具体应用场景调整已有的大规模预训练模型的过程。这一过程涉及使用少量针对性强的任务专用数据集对原始模型进行再训练,从而使得该模型能够更好地适应新的环境或解决更具体的挑战。相比于完全从头开始构建一个新的神经网络架构来说,这种做法不仅节省了大量的时间和资源,而且还能保持原有模型强大的泛化能力。
当涉及到多模态场景时,比如图像配文字描述这样的跨媒体任务,LAMM (Label Alignment for Multi-Modal Prompt Learning)[^3] 就是一个很好的例子。它专注于如何有效地将不同形式的信息结合起来,并通过对类别标签的学习实现更好的特征表达。特别是对于像CLIP这样的预训练视觉-语言模型,LAMM可以通过引入可学习的标记<Mi>来进一步提升其表现力。
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