深度学习中的Prompt调优论文合集汇总

资源摘要信息:"本合集收录了关于Prompt tuning在深度学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）方面的相关论文，共计约70篇。Prompt tuning是指在预训练模型的基础上，通过调整Prompt（提示）来改善模型的性能，这一技术为深度学习模型的微调提供了新的方向和思路。 在深度学习领域，预训练模型如BERT、GPT等已经成为了处理自然语言任务的基石。这些模型通常在大规模语料库上进行预训练，通过学习语言的通用表示来捕获丰富的语义信息。然而，如何在特定任务上有效地利用这些预训练模型，特别是当标注数据稀缺时，仍是一个挑战。 Prompt tuning作为一种创新的微调技术，通过对模型输入的Prompt进行设计或优化，可以显著提升模型在特定任务上的表现，而不需要对模型的参数进行大规模的调整。这通常涉及到对预训练模型的输入格式进行微小改动，如改变问题的表述、增加特定任务的上下文信息等，以此激发模型的潜力。 研究者们在Prompt tuning的探索中发现了多种策略，包括但不限于： 1. Manual Prompt Design（手工提示设计）：通过设计具有针对性的提示，引导预训练模型更好地适应特定任务。 2. Automatic Prompt Engineering（自动提示工程）：使用自动化方法搜索或生成有效的Prompt，以优化模型性能。 3. Prompt-based Few-shot Learning（基于提示的小样本学习）：利用少量标注样本来调整Prompt，使得模型能够快速适应新任务。 4. Cross-task Prompt Transfer（跨任务提示迁移）：将一个任务中学到的Prompt应用到其他任务上，以测试和利用Prompt的泛化能力。 在NLP领域，Prompt tuning的应用非常广泛，涉及文本分类、问答系统、机器翻译、自然语言推理等多个子领域。一些最新的研究还在尝试将Prompt tuning技术应用于视觉任务中，探索跨模态的Prompt设计。 此外，Prompt tuning也为模型的解释性和可控性带来了新的机会。通过精心设计Prompt，研究者可以更好地理解模型是如何进行决策的，以及如何引导模型产生更加符合预期的输出。 本合集中的论文，不仅涵盖了Prompt tuning的理论研究，还包括了大量实验分析和案例研究，为该领域的研究人员和实践者提供了宝贵的知识和经验。通过对这些论文的学习和分析，我们可以更深入地理解Prompt tuning在当前深度学习技术中的地位及其未来的发展趋势。"