定义
Soft Prompt
Soft Prompt是可训练的连续向量，通常被插入到预训练语言模型的输入层。与传统的文本提示不同，它不是以自然语言文本的形式呈现，而是以可学习的参数形式存在于模型训练过程中。在训练时，这些向量会随着模型的参数一起更新，从而调整模型的行为以适应特定的任务。
Hard Prompt
Hard Prompt是指以自然语言文本形式呈现的提示信息。它是固定不变的，在模型推理过程中，直接将这些文本添加到输入数据的前面，引导模型生成符合特定要求的输出。例如，在问答系统中，可能会使用“请回答以下问题：”作为Hard Prompt。
比较
灵活性
- Soft Prompt：具有更高的灵活性。由于它是可训练的向量，能够根据不同的任务和数据集进行优化。可以在模型的嵌入空间中寻找更合适的表示，以更好地引导模型的输出，适应各种复杂的任务需求。
- Hard Prompt：灵活性相对较低。它是固定的文本，一旦确定就难以根据具体任务进行动态调整。对于不同的任务，可能需要手动设计不同的Hard Prompt，并且很难保证这些固定的提示能够在所有情况下都达到最佳效果。
性能表现
- Soft Prompt：在某些任务上可能会取得更好的性能。通过训练，Soft Prompt能够学习到更适合特定任务的表示，从而使模型更好地理解任务的意图。特别是在数据量有限的情况下，Soft Prompt可以利用预训练模型的知识，提高模型的泛化能力。
- Hard Prompt：在简单任务或者对模型输出有明确要求的情况下，Hard Prompt可以快速引导模型生成符合预期的结果。然而，对于复杂任务，Hard Prompt可能无法充分挖掘模型的潜力，导致性能不如Soft Prompt。
可解释性
- Soft Prompt：可解释性较差。由于它是连续的向量，很难直接理解其具体含义。在分析模型的决策过程时，很难确定Soft Prompt对模型输出的具体影响。
- Hard Prompt：具有较高的可解释性。因为它是以自然语言文本的形式存在，很容易理解其意图。在调试和分析模型时，可以直观地看到提示信息对模型输出的影响。
计算成本
- Soft Prompt：需要额外的训练步骤来更新Soft Prompt的参数，因此计算成本相对较高。特别是在大规模数据集上进行训练时，训练Soft Prompt会增加计算资源的消耗和训练时间。
- Hard Prompt：计算成本较低。由于它是固定的文本，不需要进行额外的训练，只需要在推理时将其添加到输入数据中即可，不会增加额外的训练开销。
示例代码（概念性）
以下是一个简单的Python代码示例，展示了Soft Prompt和Hard Prompt的基本使用方式：
import torch
import torch.nn as nn
# 假设这是一个预训练的语言模型
class PretrainedModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(PretrainedModel, self).__init__()
# 这里简化模型结构
self.fc = nn.Linear(10, 1)
def forward(self, input):
return self.fc(input)
# 初始化模型
model = PretrainedModel()
# Hard Prompt示例
hard_prompt_text = "请回答："
input_text = "今天天气如何？"
full_input = hard_prompt_text + input_text
# 这里需要将文本转换为模型可接受的输入格式，简化处理为随机向量
input_tensor = torch.randn(1, 10)
output = model(input_tensor)
print("Hard Prompt输出:", output)
# Soft Prompt示例
soft_prompt_length = 5
soft_prompt = nn.Parameter(torch.randn(soft_prompt_length, 10))
input_with_soft_prompt = torch.cat([soft_prompt, input_tensor], dim=0)
output_with_soft_prompt = model(input_with_soft_prompt)
print("Soft Prompt输出:", output_with_soft_prompt)
在这个示例中，Hard Prompt是以文本形式添加到输入前面，而Soft Prompt是可训练的向量，与输入数据拼接后输入到模型中。
注意：本文归作者所有，未经作者允许，不得转载
