提示学习（Prompt Learning）

提示学习（Prompt Learning）

提示学习、自然语言处理、人工智能、机器学习、模型微调、文本生成、语言模型

1. 背景介绍

在人工智能领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着深度学习技术的快速发展，基于 Transformer 架构的语言模型，例如 GPT-3、BERT 和 LaMDA 等，取得了令人瞩目的成就。这些模型能够理解和生成人类语言，在文本生成、机器翻译、问答系统等领域展现出强大的能力。然而，这些大型语言模型的应用通常需要精心设计的输入提示（Prompt），才能获得理想的输出结果。

提示学习（Prompt Learning）应运而生，它旨在通过学习有效的提示，提升大型语言模型的性能和泛化能力。传统的提示设计往往依赖于人工经验和启发式方法，效率低下且难以规模化。提示学习则将提示设计作为机器学习问题，通过训练模型学习最佳的提示，从而自动化和优化提示生成过程。

2. 核心概念与联系

提示学习的核心概念是将提示作为模型输入的一部分，并将其作为学习目标。

提示学习的流程可以概括为以下步骤：