NLP 中 prompt learning 有哪些可能的天生缺陷？目前有什么样的方法来解决这样的缺陷？

在自然语言处理（NLP）领域，Prompt Learning（提示学习）作为一种新兴的研究范式，极大地改变了我们与大型预训练模型（LLMs）交互的方式。它通过精心设计的文本提示，引导模型执行下游任务，而无需进行大量的模型参数微调。这种方法在许多任务上展现出了惊人的能力，但如同任何技术一样，Prompt Learning 也并非完美无缺，其“天生缺陷”值得我们深入探讨，并寻找相应的解决方案。

Prompt Learning 的“天生缺陷”

Prompt Learning 的强大之处在于其“零样本”（Zeroshot）或“少样本”（Fewshot）能力，即模型能够在不接触特定任务的训练数据（或只接触少量数据）的情况下，理解任务要求并给出答案。然而，这种能力背后也隐藏着一些潜在的弱点：

1. 提示的敏感性（Prompt Sensitivity / Brittleness）：
问题描述：这是 Prompt Learning 最显著的缺陷之一。一个微小的提示词语、顺序、甚至标点符号的变化，都可能导致模型输出结果的巨大差异，甚至完全错误。这使得找到一个“最优”提示变得困难且耗时，就像在黑暗中摸索。
例子：假设我们要让模型进行情感分析。
提示A：“这句话的情感是积极还是消极？[句子]”
提示B：“请判断这句话是正面还是负面？[句子]”
提示C：“[句子] 这句话是积极的吗？是还是否？”
模型可能会对这三种看似相似的提示给出截然不同的答案，甚至在中文语境下，“积极”和“正面”的细微差别也可能影响模型判断。
深层原因：预训练模型是通过海量文本学习到的，它们内部的知识分布是连续且复杂的。提示词就像一把钥匙，用户需要找到那一把能精确打开特定“知识锁”的钥匙。由于预训练模型的参数量巨大，其内部决策机制对于词语的细微语义、上下文关系以及它们与特定任务的关联性非常敏感。

2. 提示的“黑箱”特性与可解释性差（Lack of Interpretability）：
问题描述：我们很难理解为什么某个特定的提示能够有效地引导模型完成任务，而另一个提示则不行。提示的有效性更多依赖于经验和试错，而非系统性的理论指导。这使得 Prompt Learning 的过程像一个“黑箱操作”，难以调试和优化。
例子：在进行文本摘要任务时，一个提示“请总结这段文字的主旨：[文本]”可能效果很好，而另一个提示“请提取这段文字最重要的信息：[文本]”效果也很好，但我们很难说清两者在模型内部是如何工作的，哪个更好，以及为什么。
深层原因：预训练模型内部的知识迁移和推理过程是高度非线性的。提示词通过影响模型的输入表示（embedding），进而激活模型内部的特定计算路径。这些路径的复杂性使得我们难以追踪和理解“因果关系”——即哪个提示词的哪些部分触发了模型内部的哪些计算，最终导致了特定的输出。

3. 对任务的“理解”可能存在偏差（Misunderstanding of Task Intent）：
问题描述：尽管 Prompt Learning 能够让模型在许多任务上表现出色，但模型对任务的“理解”可能与人类期望存在偏差。有时模型只是“模仿”了提示的表面模式，而非真正“领会”了任务的深层语义。
例子：假设我们有一个问答任务，提示是“请从以下文本中找出答案：[文本] 问题：[问题]”。如果文本中存在一些模糊的、暗示性的信息，模型可能只会拾取最直接、最表面的关键词，而忽略了更深层的推理。或者，在生成任务中，模型可能仅仅学会了模仿提示的风格，而没有真正掌握生成内容的连贯性和逻辑性。
深层原因： LLMs 的训练目标通常是预测下一个词。Prompt Learning essentially turns downstream tasks into nexttoken prediction problems. 如果提示设计不当，模型可能学会的是“在看到这样的提示后，输出符合某种模式的词语”，而不是“真正解决这个任务”。

4. 提示工程的低效与高成本（Inefficiency and High Cost of Prompt Engineering）：
问题描述：设计出有效的提示通常需要大量的领域知识、语言学洞察和反复试验。这个过程不仅耗时，而且对于非专家来说门槛较高。对于需要高度定制化或在多个任务上应用 Prompt Learning 的场景，提示工程的成本会显著增加。
例子：在一个科学研究领域，需要针对大量文献进行信息提取。设计一套能够覆盖各种文献格式和信息类型的提示，可能需要数周甚至数月的研究和测试。
深层原因： Prompt Learning 的核心在于“如何表达”。这种表达能力高度依赖于人类的智慧和创造力。自动化地生成高质量的提示，或系统地优化提示，是当前 Prompt Learning 的一个挑战。

5. 泛化能力受限（Limited Generalization of Prompts）：
问题描述：一个针对特定模型、特定任务、甚至特定领域训练的提示，可能在其他模型、任务或领域上表现不佳。这使得提示的复用性受到限制，增加了为新环境开发提示的工作量。
例子：一个在 GPT3 上为法律文本摘要设计的提示，可能无法直接迁移到 BERT 或 Llama 等模型上，即使它们都用于法律文本摘要。
深层原因：不同的预训练模型在架构、训练数据和训练目标上存在差异，导致它们对输入提示的理解方式也不同。同样，不同领域（如医疗、金融、文学）的语言特征、术语和上下文也需要不同的提示策略。

解决 Prompt Learning 缺陷的方法

针对上述“天生缺陷”，研究者们提出了多种多样的解决方案，这些方法旨在使 Prompt Learning 更加鲁棒、高效、可解释，并具备更好的泛化能力。

1. 提升提示的鲁棒性与效率

自动提示生成/优化（Automated Prompt Generation/Optimization）：
方法描述：这类方法试图通过算法或模型来自动寻找最优的提示。它将提示设计问题转化为一个优化问题。
具体技术：
梯度下降（Gradient Descent for Discrete Prompts）：虽然提示是离散的文本，但一些方法（如 `softprompt`）允许将提示表示为可学习的连续向量（soft tokens）。然后，可以通过标准的梯度下降方法来优化这些 soft tokens，使其能够更好地引导模型。虽然这与纯粹的离散提示不同，但它借鉴了提示学习的思想，并提高了优化效率。
强化学习（Reinforcement Learning）：将提示生成视为一个序列决策过程。一个“提示生成器”（Generator）模型（可以是另一个 LLM 或序列模型）生成提示，然后将提示输入到一个“任务执行器”（Executor，即目标 LLM）中执行任务。通过评估执行器的输出质量，并将其作为奖励信号，训练提示生成器，使其生成更有效的提示。
遗传算法（Genetic Algorithms）：将提示视为“个体”，通过变异（如修改词语、添加/删除词语）和交叉（组合不同提示的片段）等操作，模拟自然选择的过程，逐步进化出更优的提示。
基于搜索的算法（Searchbased Algorithms）：如 Beam Search，从一个初始提示出发，探索其邻近的提示空间，选择表现最好的作为下一个探索点，直到找到一个满意的提示。
优势：减轻了人工提示工程的负担，可能发现人类难以想到的高效提示。
局限：计算成本可能较高，特别是对于搜索空间较大的问题。

模板化与组件化（Templating and Componentization）：
方法描述：将提示设计分解为更小的、可管理的组件。例如，将提示设计成一个带有占位符的模板，然后为每个占位符选择最优的短语或词语。
具体技术：
Prompt Tuning/Prefix Tuning：学习一个固定长度的连续向量（prefix 或 prompt）添加到模型每一层的输入中，而非直接修改离散的文本提示。这可以看作是对离散提示的一种“平滑”和“可微分”的近似。
Instruction Tuning：通过在大量的指令输出对上对模型进行微调，使得模型能够更好地理解和遵循各种指令（即提示）。这可以被视为一种“预先训练”的提示理解能力。
优势：结构化提示设计，便于管理和复用；Prompt Tuning/Prefix Tuning 可以在保持模型主体参数不变的情况下，显著提升任务性能，且参数量少，易于存储和部署。

2. 提升可解释性与理解的深度

反事实分析（Counterfactual Analysis）：
方法描述：通过系统性地改变提示的某个部分（如一个词、一个短语），观察模型输出的变化。这有助于理解特定提示元素对模型决策的影响。
具体技术：
Ablation Study on Prompts：移除或替换提示中的某些词语，分析模型性能下降的程度，从而推断该词语的重要性。
Perturbation Analysis：对提示进行细微的噪声扰动，观察模型输出的稳定性，评估提示的鲁棒性。
优势：提供对提示有效性的局部洞察，有助于理解哪些部分是关键。
局限：无法提供全局的、系统的解释；对于复杂提示，分析的组合可能非常多。

可视化与探测（Visualization and Probing）：
方法描述：利用模型内部的表示（如词向量、注意力分布）来分析提示是如何被模型“解读”的。
具体技术：
Attention Visualization：查看模型在处理提示词时的注意力权重，了解模型关注了提示的哪些部分。
Neuron Activation Analysis：观察模型内部特定神经元在接收到特定提示时的激活模式。
Probing Tasks：训练一个简单的分类器（probing classifier）来预测提示词的某些属性（如词性、语义角色）是否与模型的内部表示相关联。
优势：能够深入了解模型内部的工作机制，揭示提示与模型表示之间的关系。
局限： LLMs 的内部表示是高维且复杂的，直接的可视化和分析往往是初步的；需要专业知识来解读分析结果。

基于规则/知识的提示生成（Rule/Knowledgebased Prompt Generation）：
方法描述：结合领域知识、语言学规则或本体知识来构建提示，而不是完全依赖于数据驱动的搜索。
具体技术：
使用知识图谱：在提示中融入知识图谱中的实体和关系，帮助模型更好地理解上下文。
基于语言学理论：利用句法分析、语义角色标注等信息，构建更结构化、信息量更丰富的提示。
优势：结合了人类的结构化知识，可能生成更具逻辑性和可解释性的提示。
局限：依赖于外部知识源的质量和完整性；构建规则本身也可能是一个复杂的过程。

3. 提升泛化能力

提示的适配与迁移（Prompt Adaptation and Transfer）：
方法描述：研究如何将一个在某个场景下有效的提示，适配到新的模型、任务或领域。
具体技术：
Prompt Ensemble：结合多个不同但有效的提示，通过投票或加权平均的方式来获得更鲁棒的预测。
CrossLingual Prompt Transfer：研究如何将针对一种语言设计的提示，迁移到另一种语言的 LLM 上。
Domain Adaptation for Prompts：在一个源领域找到有效的提示后，通过少量目标领域数据对其进行微调或适配。
优势：提高提示的复用性，降低为新环境设计提示的成本。
局限：跨模型、跨任务、跨领域的迁移效果仍是挑战。

更通用的指令遵循能力（Improved Instruction Following）：
方法描述：训练模型更好地理解和执行各种形式的指令，使得任何合乎常理的指令都能被模型较好地处理，而不是依赖于特定风格的提示。
具体技术：
Instruction Tuning 的规模化和多样化：使用更大规模、更具多样性的指令数据集来训练模型，覆盖更广泛的任务类型和指令表达方式。
Constitutional AI：一种训练 LLMs 的方法，其中模型通过自我反思和改进，遵循一系列“原则”（constitutions），从而能够更好地执行指令并避免有害输出。
优势：降低了对特定提示设计的依赖，使得模型更加“普适”。
局限：仍然需要精心设计的训练数据，且模型的“理解”仍是基于其训练过程。

4. 结合其他技术

Prompting with Retrieval Augmentation (RAG)：
方法描述：在生成提示或模型响应时，首先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息与原始提示结合起来，提供给 LLM。
优势：增强了模型的知识获取能力，减少了对模型内部“记忆”的依赖，并可能提高对复杂、领域特定任务的响应准确性。
局限：检索器的性能直接影响最终效果，检索策略的设计本身也是一个挑战。

Hybrid Approaches（混合方法）：
方法描述：将 Prompt Learning 与传统的参数微调（Finetuning）结合起来。例如，先通过 Prompt Learning 快速适应新任务，然后对少量的模型参数进行微调以进一步提升性能。
优势：兼顾了 Prompt Learning 的效率和 Finetuning 的性能潜力。
局限：结合两种方法的最佳策略仍需探索。

总结

Prompt Learning 是一个充满活力且快速发展的领域。它极大地简化了 NLP 任务的应用流程，但其“天生缺陷”也推动着研究者们不断探索更优雅、更强大、更可靠的解决方案。从自动化提示工程到提升模型的可解释性，再到拓展提示的泛化能力，每一个方向都在努力弥合当前 Prompt Learning 与理想模型之间的差距。未来的发展将更有可能看到 Prompt Learning 与其他 NLP 技术（如检索增强、少样本学习、模型蒸馏等）的深度融合，共同构建更智能、更易用的 NLP 系统。

网友意见

过去这半年，我读了很多prompt的工作，写了很多prompt的代码，做了很多prompt的实验。个人来讲我挺喜欢prompt这个方向的，但是下面有一些吐槽牢骚话（冷水）我也要和想入坑或者已经被坑的兄弟姐妹们说。

我们都知道，现在prompt基本就火两个，离散化的和连续化的。模板方法，也就是所谓的离散式prompt，无可厚非，没有功劳也有苦劳，工业界也可以从中获益；连续方法，则是在prompt tuning出来之后追平了全数据的性能之后被引爆，号称小参数撬动大结果（我印象里全参数量追平以及超越是要比adapter好一些的），抛弃了解释性换来了性能。

我们来谈谈被追捧的后者。首先真的可以追平吗，我负责任地讲，是的，我们在广泛而非常复杂的任务上依次尝试过都可以追平和超越。但是也有两点代价。

1.极长的训练时间（十倍）。所以后面有什么预训练的prompt（吐槽，PPT作者们麻烦release一下权重），多任务的prompt种种来处理这件事，其实这个结论已经不新了。如果你尝试训练过任何一个连续化的promot方法，你会发现他的斜率远远缓于finetune，而且震荡更为剧烈。

确实省了空间，确实冻结了所连接的大模型，但是因为prompt都加在前面，所以反向传播还是要完整的从最末端传到最顶端，省去仅仅一个不更新的时间，训练还缓慢，所以根本不省时间，反而要多训好几倍的时间。那么问题来了，对工业界，算力比存储更值钱，那么其实根本没有节约，反而是浪费，如果有几亿个用户，那么确实节约了几万个硬盘，但是你要多消耗几亿倍的显卡算力和耗电量，这让工业界怎么使用呢。（但是真的也很希望有人能提出来针对prompt的运算软硬件优化算法来帮助这个bottleneck）

2.相较于预训练过于specific，和其他组件耦合度太高。连续化prompt包括之前的adapter几乎就是数据集处理specific的甚至可以说是huggingface版本specific的。要求必须要是这个预训练模型换了就没用了，必须要是这个数据集换了就没用了，必须要是这个语言换了就没用了，几乎是做完了路就堵好了。和预训练和微调范式比就是一个硬伤，几乎没法scale up和open source。有个东西叫adapterhub已经干了prompt tuning社区下一步可能想干的事，他们在很多个数据集训练了，200多任务，这还只是只用adpater，openprompt要想做好恐怕是还要再乘一下n（连续化prompt方法）×n（语言）…，我都心疼要花的算力。但是即使做出来了，首先工业界没办法拿来你这权重直接部署，即使他抄了你的伪标签也是一样，也没法load chinese BERT那种拿来养活工程师；然后学术界除非要做同一个任务在你这个weight上面再训练，拿来也没太大用，除非拿来一堆weight做cross task的分析之类的。

吐槽了一会，我想表达意思是prompt方法是不是第四个范式，我认为从发论文角度是的，未来的一年发prompt中稿应该还是没啥问题，我们每个人也不是天天都有best paper idea，也是要恰饭。但是从一个更长远的角度看，如果真的想做一个影响力更大的工作，个人认为站在2022年初，prompt最大的使命在于帮助人们找到超大型预训练模型（GPT3，Codex）的上界，进而使得其零样本少样本性能可以接近超越于比他小很多的但是本身并不小模型（T5 base～large，BART）的全数据微调的不错的结果，进而使得NLP的b2b的ai服务（openai的收费GPT3）盈利成为可能，产生下一个增长点为NLP社区续命。并且完成协助预训练模型完成大一统（unifying）的使命。顺便探明当模型足够大之后泛化性所暗示的智能性。

prompt要做，但最好不是提出来雨后春笋的prompt方法，而是做得更加集中于某个依附的模型，比如英文社区就是GPT3 Codex，中文社区就是百度的最大的那个，而且要盯着zero shot和few shot做，整个社区才会从中更大地受益。

广告：欢迎大家关注这个talk以及我们即将arxiv的文章，里面也有很多prompt的实验。

做做研究可以，大规模应用很难，问题很多

效果问题。就拿nlu来说，最好的就是p tuning v2，最好也就能干到finetune的水平。但我组同学其实把一系列prompt tuning的方法都跑过，他们的稳定性其实都很一般，甚至很多结果都得靠搜参数才能搜出来。举个小例子，跑ptuning v2，也就是prefix tuning，prompt的长度可能带来几十个点的波动，这还是非常符合adapter思想的以及效果最好的方案了。更不要说谷歌的prompt tuning了，我想很多做过的同学都知道谷歌那个只训embedding的方法有多难调（坑），效果可以说是无比拉胯。试问这么不稳定，效果还没多好，我们这些工业界的人哪敢大规模用？
规模问题。这我觉得是最痛的... 从很多工作不难看出，prompt tuning很多都需要非常大的模型才能拿到很好的效果的，显然很多人根本access不到这么大的模型（再感慨下，我们即使试了超大号t5，谷歌的prompt还是不太能调出来，真难），就算能，好不容易把weight放下你资源不够多训起来照样够呛。像我自己本身就是做大模型的，我有条件训百亿千亿的模型，那轻量级tuning对我的吸引力在哪呢？大模型之所以难搞，无非就是太大占显存。但现在zero2已经广泛普及了，不管是调deepspeed还是各家自研（模仿）也好，zero2就是把梯度和optimizer states拆出去了，这俩大头已经不会占太多显存了，weight摆在那谁也扔不掉，再加上一般下游tune的数据不会特大，这一下看起来我从实用的角度就不是很感冒了...
训练问题其实怎么设计prompt，多长，怎么初始化，这些对效果的影响都不是小得可以忍忍那种。当然这个领域继续推进可能能找到更好的方法吧，像ppt想通过预训练解决初始化的问题，但总有点大炮打蚊子的感觉...

现在这种soft prompt我觉得和gpt3以及后面ipet等工作玩的hard prompt不是一个性质的东西，它说到底还是adapter，如果说它火了那我们就有必要重新审视下之前adapter相关的工作。当然prompt还是有它正面的一面，它在fewshot上看起来确实效果很突出，是个对整个nlp领域贡献比较大的点吧。但个人始终觉得，prompt tuning这个点太小了，把它捧到第四范式未免有些过誉。

以我之前跑的结果来看，目前基于连续Template的Prompt方法，名义上可以降低需要训练的参数量，但因为它的优化参数在输入层，结果实际上几乎没有实现训练阶段计算代价的显著减少——这样一来在很多场景下就本末倒置了。反正你该计算的中间层导数一个都少不了，性能也就那么回事，那我为啥不直接Fine-tune？

我之前在验证搜索场景下的Prompt应用，一开始设定的目标是希望在性能差不多的前提下减少总训练代价（毕竟搜索这边动不动就是上千万甚至上亿的Pairwise样本，当时看点线上的数据训一次12层的Teacher BERT就要四卡跑两周），结果跑了半天发现基本上没卵用……

continuous prompt learning本质还是一种adapter，天生缺陷个人感觉: 1. prompt learning直接作用于attention而不直接作用于ffn，这一点不如adapter flexible，这个区别使prefix tuning在一些generation task上结果明显差于adapter [1]; 2. prompt learning的prompt数量很多的话 (512? 1024?) 整体速度变慢并且内存容易爆炸，这一点不如adapter scalable

安利我们的paper揭示prompt learning和adapter等related work的联系，paper里详细分析了prompt/prefix的优缺点:

[1] Towards a Unified View of Parameter-Efficient Transfer Learning

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