大模型中的提示学习——情感预测示例项目

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于 2024-09-29 17:08:13 首次发布

提示学习（Prompting）是一种自然语言处理（NLP）中的训练技术，它利用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）来解决各种下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。这种方法的关键思想是通过设计合适的提示（Prompt），将下游任务转化为一个填空任务，然后利用预训练的语言模型来预测填空。

例如，对于情感分类任务，我们可以设计一个提示如“这段文本的情感是{mask}”，其中{mask}是需要预测的部分。然后，我们将这个提示和实际的文本一起输入到预训练的语言模型中，模型的任务就是预测{mask}的内容，即文本的情感。

在这里插入图片描述

提示学习的优点是可以充分利用预训练语言模型的强大表示能力，而且不需要对模型结构进行大的修改，只需要设计合适的提示即可。但是，如何设计有效的提示是一项挑战，需要大量的实验和经验。
ChatGPTBook/PromptProj