恒源云(GPUSHARE)_未闻Prompt名(论文学习笔记)

文章来源 | 恒源云社区（专注人工智能/深度学习GPU免费加速平台，官方体验网址：https://gpushare.com）

原文作者 | Mathor

个人觉得2021年NLP最火的两个idea，一个是对比学习（Contrastive Learning），另一个就是Prompt

浅谈我对 Prompt 的理解

Prompt 说简单也简单，看了几篇论文以及博客后发现其实就是构建一个语言模版。但是细想起来又觉得复杂，因为总感觉里面还有很多细节，因此本文就来从头梳理一下 Prompt（Prompt 很多地方会翻译成「范式」，但是「范式」这个词本身也不好理解，因此读者把他看作是「模板」即可）

今天我还与室友讨论预训练模型（例如 BERT）到底做了什么，我给出的回答是

预训练模型提供了一个非常好的初始化参数，这组参数在预训练任务上的表现非常好（预训练损失非常低），但是由于下游任务千奇百怪，我们需要在这组参数的基础上进行 Fine-tune 以适应我们的下游任务（使得下游任务的损失值非常低）

上面这段话其实隐含了目前做 NLP 任务的大致流程，即 "Pre-train, Fine-tune"，而对我们来说实际上大部分时候都是直接拿别人预训练好的模型做 Fine-tune，并没有 Pre-train 这一步

融入了 Prompt 的模式大致可以归纳成 "Pre-train, Prompt, and Predict"，在该模式中，下游任务被重新调整成类似预训练任务的形式。例如，通常的预训练任务有 MLM（Masked Language Model），在文本情感分类任务中，对于 "I love this movie" 这句输入，可以在后面加上 Prompt："the movie is ___"，组成如下这样一句话：

I love this movie, the movie is ___

然后让预训练模型用表示情感的答案（例如 "great"、"terrible" 等）做完形填空，最后再将该答案转换为情感分类的标签。这样一来，我们就可以通过构造合适的「模板」，通过小样本数据集训练一个模型来解决各种各样的下游任务

注意，Prompt 设计的这种完形填空和 MLM 任务是有区别的，二者虽然都是都是词分类，但是候选集不同，MLM 的候选词是整个词库，不过如果是生成任务，那么 Prompt 和 MLM 的候选集就是一样的，都是整个词库

如何构建 Prompt

对于输入文本 $ x$ ，存在一个函数 $f$Prompt(x)，将 $x$ 转化成 $x′$ 的形式，即

$$ x^{’}=f_{\text{Prompt}}(x) $$

该函数通常会进行两步操作：

使用一个模板，模板通常为一段自然语言句子，并且该句子包含两个空位置：用于填输入 $x$ 的位置 $[X]$、用于生成答案文本 $z$ 的位置 $[Z]$
把输入 $x$ 填到 $[X]$ 的位置

以前文提到的例子为例，在文本情感分类任务中，假设输入是

x = "I love this movie"

使用的模板是

[X]. Overall, it was a [Z] movie

那么得到的 $x′$ 就应该是

I love this movie. Overall, it was a [Z] movie

在实际情况中，Prompt 来填充答案的位置一般在句中或句末。如果在句中，一般称这种 Prompt 为 Cloze Prompt；如果在句末，一般称这种 Prompt 为 Prefix Prompt。 $[X]$ 和 $[Z]$ 的位置、数量以及使用模板句的不同，都有可能对结果造成影响，因此需要灵活调整

上面讲的都是简单的情感分类任务的 Prompt 设计，读者看到这里自然而然的会想到，其他 NLP 任务的 Prompt 如何设计呢？实际上刘鹏飞大神在他的论文中给我们提供了一些参考

Text Generation 中摘要任务里有一个关键字 TL;DR，这其实是 Too Long; Don't Read 的缩写

Prompt 的选择非常重要且困难

有上述 Prompt 的基础后，我们可以得知 Prompt 的设计主要包含两部分：

模板 T：例如 [X]. Overall, It was [Z]
标签词映射：即 $[Z]$ 位置预测输出的词汇集合与真实标签 $y$ 构成的映射关系。例如，标签 positive 对应单词 great，标签 negative 对应单词 terrible

在基于 Prompt 的微调方法中，不同的模板和标签词对最终结果影响很大，下图是陈丹琦团队论文中的实验结果

从上图我们可以看出两点：

使用相同的「模板」，不同的「标签词」会产生不一样的效果。例如 great/terribel 和 cat/dog 这两组标签词的效果不一样，而且即便是相同标签词，互换顺序也会导致最终效果有所变化，例如 cat/dog 和 dot/cat
使用相同「标签词」，对「模板」进行小改动（例如增删标点）也会呈现不同的结果

Prompt 的设计

Prompt 大概可以从下面三个角度进行设计：

Prompt 的形状
人工设计模板
自动学习模板

Prompt 的形状

Prompt 的形状主要指的是 $[X]$ 和 $[Z]$ 的位置和数量。上文提到的 Cloze Prompt 与 Maksed Language Model 的训练方式非常类似，因此对于 MLM 任务来说，Cloze Prompt 更合适；对于生成任务或者使用自回归 LM 解决的任务，Prefix Prompt 更合适

人工设计模板

Prompt 的模板最开始是人工设计的，人工设计一般基于人类的自然语言知识，力求得到语义流畅且高效的「模板」。例如，Petroni 等人在著名的 LAMA 数据集中为知识探针任务人工设计了 Cloze Templates；Brown 等人为问答、翻译和探针等任务设计了 Prefix Templates。人工设计模板的优点是直观，但缺点是需要很多实验、经验以及语言专业知识。下图是 GPT Understands, Too 论文中的一个实验结果

可以看到不同的 Prompt 只有细微的区别，有的甚至只是增加减少一个词，但是最后的结果会差几十个点

自动学习模板

为了解决人工设计模板的缺点，许多研究员开始探究如何自动学习到合适的模板。自动学习的模板又可以分为离散（Discrete Prompts）和连续（Continuous Prompts）两大类。离散方法主要包括：Prompt Mining，Prompt Paraphrasing，Gradient-based Search，Prompt Generation 和 Prompt Scoring；连续的则主要包括 Prefix Tuning，Tuning Initialized with Discrete prompts，Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning，P-Tuning v2

离散 Prompts

简单说一下上述几种方法，首先是离散的 Prompt Mining，这篇文章发表在 TACL 2020，讲的是如何拿预训练语言模型当作「知识库」使用，并且引入了依存树和 Paraphrase（转述）等方法来挖掘更好的「模板」，下图是实验结果

可以看到，被挖掘出来的若干「连接谓词」相比于人工设计的「模板」结果提升还是很明显的

有很多种方法可以实现 Prompt Paraphrsing，例如「回译」，我们通过 DeepL 翻译看个例子：

这样我们就得到了 x shares a border with y 的一个 Prompt Paraphrasing：x and y share a boundary

论文 BARTScore 干脆给我们提供了一张表，里面有各种词组的同义替换，这个我再熟悉不过了，因为以前英语考试我也背过类似的东西

Gradient-based Search（基于梯度的搜索）是由论文 AUTOPROMPT 提出的，这篇文章发表在 EMNLP 2020，它的主要思想用下面这张图就可以表示

上图中，a real joy 是原始的输入句子 $xinp$，红色的 Trigger tokens 是由 $x$inp「激发」的相关词汇集合 $x$trig，根据 Template $λ$ 的配置，将 $x$trig 和 $x$inp 组合起来构造最终的输入 $x$prompt，送入 Masked LM 预测情感标签。下面的表格增加了很多 NLP 其他任务的例子

关于如何生成 $x$trig 集合，实际上主要使用的是 HotFlip 和对抗训练的思想，感兴趣的同学可以看原论文以及 HotFlip: White-box adversarial examples for text classification、Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP 这两篇论文

Prompt Generation 是陈丹琦团队的一项工作，主要是把 Seq2Seq 预训练模型 T5 应用到模板搜索的过程。T5 基于多种无监督目标进行预训练，其中最有效的一个无监督目标就是：利用 $<X>$ 或 $< Y >$ 替换一个或多个连续 span，然后生成对应输出。例如：

Thank you <X> me to your party <Y> week

T5 会在 <X> 生成 for inviting，在 $<Y>$ 生成 last。很显然，T5 这种方式很适合生成模板，而且不需要指定模板的 token 数。具体来说，有三种可能的生成方式

<$S_1$> →<${X}$> ${M}(y)$ <${Y}$> <$S_1$>

<$S_1$> → <$S_1$><${X}$>${M}(y)$ <${Y}$>

<$S_1$> <$S_2$>→ <$S_1$> <${X}$> ${M}(y)$ <${Y}$> <$S_2$>

具体的模板生成过程如下图所示：

首先在标签词前后添加填充位 $<X>$ 和 $< Y>$（上面提到的三种生成方式），然后将其送入 T5 模型中，T5 会自动在填充位生成序列，最后将标签词（great 或 terribel）转换为 [MASK] 标签，形成多个模板。具体过程中采用 Beam Search 的方法生成多个候选模板，然后对每一个候选模板利用 dev 集进行微调，选择其中一个最佳模板

我还想说一下这篇论文中另外一个有意思的点，最后送入模型进行预测的句子还拼接上了每种类别的「示例」（Demonstration），如下图所示

这种 Prompt 的设计有点像是在做语义相似度任务，$X$ 为原始 Input 句子，已知 $Y$ 为正例，$Z$ 为负例，构造了如下形式的输入：

X是[MASK]例？Y为正例；Z为负例

这有点像是编程语言中的三目运算符，或者说相当于让模型比较 $X$ 与 $Y$、$Z$ 的语义相似度。这里我们自然而然会想问：$Y$、$Z$ 是如何挑选出来的？实际上是依据下面两条规则：

对于每个原始输入句子，从每个类别中随机采样一个样本「示例」拼接到 Prompt 中
对于每个原始输入句子，在每个类别中，通过与 Sentence-BERT 进行相似度计算，从相似度最高的前 50% 样本中随机选择一个样本「示例」

连续 Prompts

构造 Prompt 的初衷是能够找到一个合适的方法，让 Pre-trained Language Model（PLM）更好地输出我们想要的结果，但其实并不一定要将 Prompt 的形式设计成人类可以理解的自然语言，只要机器理解就行了。因此，还有一些方法探索连续型 Prompts—— 直接作用到模型的 Embedding 空间。连续型 Prompts 去掉了两个约束条件：

模版中词语的 Embedding 可以是整个自然语言的 Embedding，不再只是有限的一些 Embedding
模版的参数不再直接取 PLM 的参数，而是有自己独立的参数，可以通过下游任务的训练数据进行调整

Prefix Tuning 最开始由 Li 等人提出，这是一种在输入句子前添加一组连续型向量的方法，该方法保持 PLM 的参数不动，仅训练前缀（Prefix）向量。Prefix Tuning 的提出主要是为了做生成任务，因此它根据不同的模型结构定义了不同的 Prompt 拼接方式，在 GPT 类的 Auto-Regressive（自回归）模型上采用的是 $[Prefix;x;y]$ 的方式，在 T5 类的 Encoder-Decoder 模型上采用的是 $[Prefix;x;Prefix$′$;y]$ 的方式

输入部分 $Prefix,x,y$ 的 Position id 分别记作 $Pidx,Xidx,Yidx$。Prefix Tuning 初始化一个可训练的矩阵，记作 $P$θ$∈R$|Pidx|×dim⁡(hi)，其中

上述公式的含义是，索引 $i$ 如果属于前缀的部分，则从 $Pθ$ 中抽取向量；$i$ 如果不是前缀部分，则由参数固定的预训练模型生成对应的向量。训练目标为：

$$ \mathop{\text{max}}\limits_{\phi} \ \log p_{\phi}(y\mid x) = \sum\limits_{i\in \text{Y}{\text{idx}}} \log p{\phi} (z_i\mid h_{<i}) $$

$P$θ本质上是一个矩阵，而生成一个矩阵的方法又很多，可以用 nn.Embedding()，或者 nn.Linear()

同样是在连续空间上搜索 Prompt，OptiPrompt 构建的「模板」并不局限于前缀，也可以在句子的中间

首先根据 AutoPrompt 定义一个 Prompt 模板：

$$ [x]\ [v]_1\ [v]_2\ …\ [v]_m\ [\text{MASK}] $$

其中 $[v]i$ 为一个连续型向量（与 BERT 的输入维度一致）。OptiPrompt 还考虑以人工构建的离散 Prompt 作为起点，在连续空间上进行搜索以构建较优的 Prompt。例如 $[x] is [MASK] citizen$ 可以转换为

$$ [x]\ [v]_1\ [\text{MASK}]\ [v]_2 $$

将 is 和 citizen 对应的 input Embedding 作为 $[v]1$ 和 $[v]2$ 的初始化

Hard-Soft Prompt Hybrid Tuning 方法可以说是人工设计和自动学习的结合，它通常不单纯使用可学习的 Prompt 模板，而是在人工设计的模板中插入一些可学习的 Embedding。实际上有了上面的基础我们都知道，连续的 Prompt 要比离散的 Prompt 好一点，但是在此基础上还有什么改进的余地吗？Liu 等人提出的 P-Tuning 解决了 Prompt token 之间的关联性问题

之前连续的 Prompt 生成方式无非都是训练一个矩阵，然后通过索引出矩阵的某几行向量拼起来。坦白地说，我们希望这些 prompt token Embedding 之间有一个比较好的关联性，而不是独立地学习，为了解决这个问题，P-Tuning 引入了一个 Prompt Encoder（如下图 b 所示）

上图 a 是传统的离散型 Prompt，我们把生成离散 Prompt token 的东西叫做 Prompt Generator；上图 b 首先传入一些 Virtual（Pseudo）token，例如 BERT 词表中的 [unused1],[unused2],... 当然，这里的 token 数目是一个超参数，插入的位置也可以调整。将这些 Pseudo token 通过一个 Prompt Encoder 得到连续的向量 $h0,...,hm$，其中

即，Prompt Encoder 是由 BiLSTM+MLP 组成的一个简单网络。作者还发现加入一些 anchor token（领域或者任务相关的 token）可以有助于 Template 的优化。例如文本蕴含任务，输入是前提和假设，判断是否蕴含。一个连续的模版是

$$ \text{[PRE]} [\text{continuous tokens}][\text{HYP}][\text{continuous tokens}] [\text{MASK}] $$

在其中加入一个anchor token：[?]效果会更好，此时模板变成

$$ \text{[PRE]} [\text{continuous tokens}][\text{HYP}]?[\text{continuous tokens}] [\text{MASK}] $$

大家可能想问，如何优化 P-tuning？实际上根据标注数据量的多少，分两种情况讨论

标注数据比较少。这种情况，我们固定 PLM 的参数，只优化 $[P0]∼[Pm]$ 这几个 token 的 Embedding。换句话说，我们只是要更新 Prompt Encoder 的参数
标注数据很充足。这种情况直接放开所有参数微调

就在 P-Tuning 方法提出不久后，Liu 等人又提出了 P-Tuning v2，主要解决 P-Tuning 的两个问题：

当预训练模型的参数量低于 100 亿（10B）时，Prompt tuning 会比传统的 Fine-tuning 差
诸如序列标注这样对推理和理解要求高的任务，prompt tuning 效果会变差

Liu 等人认为先前的 P-Tuning 只用了一层 BiLSTM 来编码 Pseudo token，这是其推理能力不足的原因之一，因此 v2 版本提出 Deep Prompt Tuning，用 Prefix Tuning 中的深层模型替换 BiLSTM，如下图所示

P-Tuning v2 相比于 P-Tuning，区别在于：

取消 Reparameterization：以前的方法利用重参数化功能来提高训练速度和鲁棒性（例如，用于 Prefix-Tuning 的 MLP 和用于 P-Tuning 的 LSTM）。在 P-Tuning v2 中，作者发现重参数化的改进很小，尤其是对于较小的模型，同时还会影响模型的表现
Multi-task Learning：Deep Prompt Tuning 的优化难题可以通过增加额外的任务数据或者无标注数据来缓解，同时可微调的 Prefix Continuous Prompt 也可以用来做跨任务的知识共享。例如在 NER 中，可以同时训练多个数据集，不同数据集使用不同的顶层 Classifier，但是 Prefix Continuous Prompt 是共享的
取消 verbalizer：v2 取消了标签映射，完全变为生成模型，可以在 [CLS] 部分输出句子级别的标签（Sentence-level label），也可以在每个 token 位置输出 token 级别的标签（Token-level label），直接输出真实标签

关于 P-Tuning 还有一些碎碎念，主要是从各个博客上看到的，汇总在这里。首先是 v1 版本的 LSTM，实际上引入 LSTM 目的是为了帮助「模板」生成的 token（某种程度上）更贴近自然语言，或者说 token 之间的语义更流畅，但更自然的方法应该是在训练下游任务的时候，不仅预测下游任务的目标 token（例如 "great"、"terrible"），还应该同时做其他 token 的预测

比如，如果是 MLM 模型，那么也随机 MASK 掉其它的一些 token 来预测，如果是 LM 模型，则预测完整的序列，而不单单是目标词。这样做的理由是：因为我们的 MLM/LM 都是经过自然语言预训练的，所以我们认为它能够很好的完成序列的重构，即便一开始不能，随着迭代轮数的增加，模型也能很好完成这项任务。所以这本质上是让模型进行「负重训练」

* 为什么要引入 Prompt？

在标准的 Fine-tune 过程中（如上图 b 所示），新引入的参数量可能会很大（独立于原始预训练模型外的参数），例如基于 RoBERTa-large 的二分类任务会新引入 2048 个参数（nn.Linear(1024, 2)），如果你仅有例如 64 个标注数据这样的小样本数据集，微调会非常困难

为解决这一问题，Prompt 应运而生（如上图 a 所示），直接将下游任务转换为输出空间有限的 MLM 任务。值得注意的是：上述方法在预训练参数的基础上进行微调，并且没有引入任何新参数，同时还减少了微调和预训练任务之间的差距。总的来说，这可以更有效地用于小样本场景

Prompt 的挑战与展望

尽管 Prompt 研究搞得如火如荼，但目前仍存在许多问题值得研究者们去探究

Prompt 的设计问题。目前使用 Prompt 的工作大多集中于分类任务和生成任务，其它任务则较少。另外，「模板」和「答案」的联系也亟待解决。模型的表现同时依赖于使用的「模板」和「答案」的映射，如何同时搜索或者学习出两者联合的最好效果仍然很具挑战性
Prompt 的理论分析和可解释性。尽管 Prompt 方法在很多情况下都取得了成功，但是目前 Prompt-based Learning 理论分析还很少，人们很难了解 Prompt 为什么能达到好的效果，又为什么在自然语言中意义相近的 Prompt 有时效果却相差很大
Prompt 在 PLM debias 方面的应用。由于 PLM 在预训练过程中见过了大量的人类世界的自然语言，所以很自然地会受到一些影响。举一个简单的例子，比如说训练语料中有非常多 "The capital of China is Beijing"，导致模型每次看到 "capital" 的时候都会预测出 "Beijing"，而不是去分析到底是哪个国家的首都。在应用的过程中，Prompt 还暴露了 PLM 学习到的很多其它 bias，比如种族歧视、性别对立等。这也许会是一个值得研究的方向

One More Thing

最后我还想提一个实际 Code 过程中存在的问题。我们知道 MLM 任务会输出句子中 [MASK] 位置最有可能的词，而 Prompt 也类似的，例如下面的例子

这是一条__新闻。中国足球出线的可能性只有0.001%，留给中国队的时间不多了

这是一个新闻分类问题，真实标签有 "体育"、"财经"、"娱乐" 等，上面的样本很明显是一条体育新闻，因此我们希望模型对 [MASK] 部分输出 "体育"，但事实真的如此吗？实际情况模型的输出可能是 "足球"，但你认为模型预测的 "足球" 有问题吗？好像也没啥毛病，因此这就引申出了 Prompt 的一个问题，是否应该限制模型的输出空间？

还是上面新闻分类的例子，我们是否应该限制模型输出的空间，让他固定只能预测 "体育"、"财经"、"娱乐" 这几个标签？或者我们干脆把这几个标签换成索引，那就是让模型从 0，1，2 这三个数字选一个。Wait Wait Wait，如果这么做的话，和 Fine-Tune 有什么区别，Fine-Tune 也是把标签转换成索引，让模型看了句子之后，从这几个索引中选一个作为预测值

这么说的话，那我们就不应该限制模型的输出空间，可是这样的话 [MASK] 位置的输出就限制的太死了，必须一定是 "good"、"财经" 才算对，如果输出 "nice"、"财政" 就算错。实际上输出近义词或者相似词，在零样本的情况下会经常出现，但是如果你用一些有标签的样本去训练，模型自己就会慢慢固定输出空间。例如 "财经"，它不会预测成 "财政"，只会预测成其它类型的新闻，例如 "体育"