一分钟搞懂 微调fine-tuning和prompt
- 区别与联系
- 区别
- 联系
- 优缺点
- 微调的优点
- 微调的缺点
- prompt的优点
- prompt的缺点
- 在CV领域
- Reference
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近，只是实现的方式不一样。Fine-tuning中：是预训练语言模型“迁就“各种下游任务；Prompting中，是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。
区别与联系
微调（fine-tuning）和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语，它们都是指训练和生成语言模型的过程中使用的技术。
区别
微调是指在已有的预训练语言模型基础上，通过少量的数据来对模型进行进一步的训练，使得模型能够更好地适应新的任务或领域。微调的目的是利用已有的语言模型，尽量减少训练新模型的时间和资源消耗。因此，微调是一种快速迁移学习的方法。
而prompt是指为了训练特定类型的语言模型而设计的一系列文本或代码提示。prompt可以看作是一种能够帮助语言模型更好地理解特定任务或领域的“指令”。prompt通常包括一个问题、任务描述或预定义的文本片段，用于指导模型生成合适的文本结果。融入了Prompt的新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 ___” 这样的形式，然后让PLM用表示情感的答案填空如 “great”、“fantastic” 等等，最后再将该答案转化成情感分类的标签，这样以来，通过选取合适的prompt，我们可以控制模型预测输出，从而一个完全无监督训练的PLM可以被用来解决各种各样的下游任务。
联系
微调和prompt都是针对自然语言处理任务的训练技术，用于提高模型的性能。微调通常用于改进模型的通用性，以便将预训练模型适应到新的任务或领域，而prompt通常用于指导模型在特定任务上的表现。
在某些情况下，微调和prompt也可以一起使用，即使用预训练语言模型进行微调，并通过定义适当的prompt来指导模型生成合适的文本结果。这种方法可以提高模型在特定任务上的性能，并减少针对该任务的训练时间和资源消耗。
优缺点
微调的优点
可以快速迁移学习：利用已有的预训练模型，可以快速迁移学习到新的任务或领域中。
可以减少训练时间和资源消耗：微调只需要使用少量的数据对模型进行进一步训练，可以显著减少训练时间和资源消耗。
微调的缺点
可能存在过拟合问题：在微调过程中，可能会因为过度拟合而导致模型的泛化性能下降。
需要适当的数据量和质量：微调需要使用足够数量且高质量的数据来训练模型，否则可能会影响模型的性能。
prompt的优点
可以帮助模型更好地理解任务和领域：prompt可以为模型提供指导性信息，帮助模型更好地理解任务和领域，从而提高模型的性能。
可以缩短训练时间：prompt可以有效减少训练时间，因为它可以提供更加准确的指导信息，帮助模型更快地学习到任务和领域的规律。
prompt的缺点
需要设计合适的prompt：为了获得良好的模型性能，需要精心设计合适的prompt，这需要一定的人工成本和专业知识。
可能存在过拟合问题：如果prompt设计得不好或者过于复杂，可能会导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的过拟合问题。
在CV领域
在CV领域中，Prompt其实可以理解为图像label的设计，从这个角度看，Prompt(预测文本中mask的字符，类似完形填空)其实是介于Image caption(迭代预测出每一个字符)和one-hot label(one-hot可以认为是prompt的特例，单字符通过text encoder编码成one-hot)之间的任务。
