这是本系列的第3篇文章，在这个系列中，我将尝试尽量用大白话的方式，来解释一些AI领域的基本概念，让更多像我一样的数学白痴也能理解AI。我相信不论AI背后的数学有多复杂，其基本思路一定是清晰的，可以用数学无关的方式讲清楚的。
当下，全球有超过1亿用户在使用chatGPT进行交流和咨询，但在类似的问题上，一些用户却能够从chatGPT得到准确和令人满意的答案，而另一些用户则不能。这种现象究竟是为何呢？是因为chatGPT并非所有用户都能够正确使用，还是其他原因影响了它的表现？让我们深入探究这个问题的本质，找到一个更好的方法，让所有用户都能够获得他们所需的答案。
在什么情况下chatGPT会表现不太好
如果我们归纳一下，在下面这些情况下，chatGPT的表现往往不是那么好：
1. 数据稀疏性的情况：在某些任务中，训练数据可能比较稀疏，导致chatGPT难以准确地预测出正确的文本
2. 零样本学的情况：在一些任务中，chatGPT可能需要生成之前没有出现过的文本，也就是所谓的“零样本学习”问题
3. 控制生成输出的情况：在一些任务中，需要chatGPT生成符合某些限制的文本，例如特定的主题、风格、语气等
4. 生成多样性的情况：在一些任务中，chatGPT生成的文本可能会缺乏多样性，导致生成的文本过于单调和枯燥
什么是Prompt
在NLP（自然语言处理）中，Prompt指的是用于触发和引导文本生成的初始文本或提示文本。Prompt可以是一个问题、一个描述性的语句、一个主题、一个关键词列表等等。
例如，如果我们想要使用chatGPT来生成一个描述夏天的段落，我们可以使用“夏天是一个季节，它通常伴随着温暖的天气、日照和户外活动。 ”这样的Prompt来启发模型生成与夏天相关的文本。
Prompt的选择对于文本生成任务的成功非常重要。一个好的Prompt应该包含足够的信息来引导模型生成有意义的文本，同时又不能过于限制模型的生成。在实践中，研究人员和从业者通常会对Prompt进行多次实验和优化，以找到最适合他们的任务和数据集的Prompt。
人工生成Prompt有什么局限性？
从上面的介绍可以了解，要用好chatGPT，关键就是要找到好的Prompt，但是通过人工的方式来完成这一工作会有什么问题呢？
1. 主观性：Prompt的选择可能受到人的主观因素的影响，不同的人可能会有不同的看法和想法，导致选择的Prompt并不一定是最优的
2. 局限性：人的知识和经验有限，不能涵盖所有的情况和场景，因此选择的Prompt也可能存在局限性
3. 复杂性：NLP任务通常涉及大量的语言知识和语法规则，选择合适的Prompt需要考虑多种因素，因此会非常复杂
4. 耗时：选择合适的Prompt需要耗费大量的时间和精力，可能会需要专业的领域知识和经验，这对于一般用户来说是比较困难的
因此，在实践中，我们往往通过Prompt Tuning技术来自动化地学习和选择最优的Prompt，从而有效地克服这些局限性，提高NLP任务的性能和效率。
什么是Prompt Tuning
Prompt Tuning是一种在自然语言处理（NLP）中使用的技术，旨在让机器能够更好地理解和回答人类的问题。
它的基本原理就是通过对Prompt进行微调，来改善机器学习模型的性能，以便更好地完成各种NLP任务，例如文本分类、语言生成、问答系统等。Prompt Tuning已经在各个领域得到了广泛应用，比如搜索引擎、聊天机器人、语音识别、语言翻译等，并取得了良好的效果。
Prompt Tuning的工作过程是怎样的？
简单说，Prompt Tuning通常是在模型训练完成后，在已有大语言模型的基础上，保持大模型不动，通过无监督训练，自动学习到能够提高特定任务性能的Prompt的方法。举个业界的例子：
以下文字和图片是来自Google的一篇很有影响力的论文：
To create a soft prompt for a given task, we first initialize the prompt as a fixed-length sequence of vectors (e.g., 20 tokens long). We attach these vectors to the beginning of each embedded input and feed the combined sequence into the model.
为了为给定的任务创建一个软Prompt，我们首先将Prompt初始化为一个固定长度的向量序列（例如，长度为20个token）。我们将这些向量附加到每个嵌入式输入(Embedding)的开头，然后将组合的序列送到模型中。
The model’s prediction is compared to the target to calculate a loss, and the error is back propagated to calculate gradients, however we only apply these gradient updates to our new learnable vectors — keeping the core model frozen.
将模型的预测结果与目标值进行比较以计算损失，损失通过反向传播以计算梯度，但是我们只将这些梯度更新应用于新的可学习向量，同时保持核心模型不变。
While soft prompts learned in this way are not immediately interpretable, at an intuitive level, the soft prompt is extracting evidence about how to perform a task from the labeled dataset, performing the same role as a manually written text prompt
通过这种方式学习到的软提示直观上不太好理解，但用大白话说就是，软提示从标注数据集中提取了有关如何执行任务的特征，扮演着手写文本提示相同的角色。
如何应用Prompt Tuning的结果
如果已经有一个训练好的Prompt集合，需要为一个新的具体任务选择合适的Prompt时，一般会考虑以下几个步骤：
1. 确定任务类型和输入输出格式：首先需要确定具体任务类型和输入输出格式。例如，对于文本生成任务，输入可能是一些描述性的句子，输出可能是一个标题或摘要。这将有助于缩小搜索范围并找到合适的Prompt。
2. 筛选候选Prompt：从训练好的Prompt集合中筛选出与任务类型和输入输出格式相匹配的候选Prompt，可以根据Prompt的长度、内容、格式等特征进行筛选。
3. 优化和调整：如果没有找到合适的Prompt，可以根据评估结果进行优化和调整，例如，可以尝试增加或减少Prompt的长度、调整Prompt中的关键词和短语等。
4. 多样性和控制：对于一些需要多样性和控制的任务，例如生成多样化的回复或者满足不同偏好的文本，可以使用多个Prompt组合，或者通过参数控制生成的文本多样性和质量。
5. 将Prompt与输入文本合并：将选择的Prompt与输入文本按照一定的规则进行拼接，形成模型的输入，以便让模型能够理解提示和条件信息，并生成符合要求的文本。
如何筛选候选Prompt
在上述过程中，可以看到第二步，筛选候选Prompt这一步很关键，具体而言，一般会涉及如下工作：
提取特征：对于每个Prompt，需要提取一些特征来描述其长度、内容和格式等，例如，可以提取Prompt中包含的关键词和短语，以及Prompt的语法结构和风格等。
实际上，在Prompt Tuning训练过程中已经计算过了每个Prompt的特征，所以在应用Prompt时，也可以直接使用之前计算好的Prompt特征，而不是重新计算一遍，在Prompt Tuning中，每个Prompt通常都会被编码成一个特定长度的向量（如512维），即Embedding，这些Embedding会被保存下来，作为下一步筛选候选Prompt时使用的特征。
计算相似度：对于每个候选Prompt，计算其与输入文本之间的相似度，可以使用各种相似度度量方法，如余弦相似度、Jaccard相似度、编辑距离等。
组合多个Prompt：对于一些需要多样性和控制的任务，可以组合多个Prompt生成更加多样化和符合要求的文本。
总结时刻
用不好chatGPT是因为Prompt选的不好，而想手工生成好的Prompt有很多局限，所以我们通过Prompt Tuning的方式让机器帮我们自动发现好的Prompt，然后在执行具体任务的时候，我们从这些机器找到的Prompt中找到合适的Prompt，拼接到我们的问题上一并发给chatGPT，从而得到更好的结果。
