提示学习（prompt learning)核心工作原理指南，兼实现代码理解。提示学习三个层面的本质解释。

下文我们从三个层面描述提示学习的本质，包括原理和具体实作方式。

战略级描述（其实就是宏观叙事）

提示学习是利用模板激发预训练语言模板如（bert/bert)之类模型中的事实性知识（factual knowledge)， 然后在将得到的事实性知识作为答案空间，映射到目标空间从而完成需要的下游任务。

战术级描述（其实就是基本手法描述）

通常我们是将 需要处理的文本原文加上提示性模板（模板工程）一起输入预训练模板中，然后将得到的答案（即通过模板激发出来的知识的所组成的空间称为答案空间），将答案通过算法映射到目标标签（verbalizer)。

如：

It's a shine day, we are all happy. It is .

将以上句子输入bert/bart ,就会得到包括的向量，如果用bertmaskedLM,可能得到，比如 good, well, nice之类词输出 （选择输出 中概率最大的词），我们有以下的映射 器

[good, well,nice, fantastic....] -> [postitive]

[bad, terrible,....] -> [negative]

上面的映射器术语叫 verbalizer. 从预测 出来的词向最标的标签映射 就可以得到分类结果。上面是情感分类，其实就是一个二分类任务。

实现代码示例：  基于prompt learning的情感分类示例代码_znsoft的博客-CSDN博客

作业层面(其实就是实作方式了）

就是步骤啦：

1. 模板工程 （最简单的就是手工构建 模板，还有自动构建的soft prompt之类）

2. 语言模板预测与fine tuning(promt tuning) ( 将文本和模板的组合输入语言模板，如bert/bart)

3. 输出映射到特征空间 （全连接网络或概率映射）

在第2步输出 的其实就是一个或多个向量(取决于槽位），怎么把它映射 到目标的标签空间，这个其实就是verbalizer的工作。本步通常用全连接网络或概率映射处理。

4. 输出精调（对第3步的输出进行打磨）

输出 的内容可能并不完善，怎么将它打磨到正确的目标标签。 n:n 选择问题，二部图或其它算法实现。通常在通过logits值 进行映射 时需要进行后处理。

实现代码示例： 开发中