一、预训练语言模型的发展过程
第一阶段的模型主要是基于自监督学习的训练目标，其中常见的目标包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。这些模型采用了Transformer架构，并遵循了Pre-training和Fine-tuning的训练范式。通过预训练模型在大规模无标签数据上进行学习，可以使模型学习到丰富的语言知识和语境理解能力。
第二阶段是在第一阶段的基础上，逐步扩大了模型的参数规模和训练语料的规模。同时，研究人员还尝试了不同类型的模型架构，如BART、T5和GPT-3。这些模型在预训练的基础上，可以进行各种下游任务的微调，如文本摘要、机器翻译等，展示了更强大的语言生成和理解能力。
第三阶段是目前的最新发展阶段，模型的参数规模进一步增大，达到千万亿级别。模型架构也从自监督预训练转向了自回归架构，更加注重与人类的交互对齐，实现可靠、安全、无毒的生成内容。同时，大型模型也开始应用于对话生成和多模态任务，可以生成更具人类交互性和多样性的内容。
随着GPT-3的诞生，其面向新一代大规模AI模型方向的发展正在成为自然语言处理领域的一个重要趋势。与传统的离散、连续Prompt构建方法不同的是，这些新的方法都可以直接从context中获取信息，使得模型能够更好地适应真实的场景。
其中，In-Context Learning可以让模型根据上下文信息不断学习、优化，提高模型的交互性和自适应性。In Context Learning（ICL）的关键思想是从类比中学习。下图给出了一个描述语言模型如何使用 ICL 进行决策的例子。首先，ICL 需要一些示例来形成一个演示上下文。这些示例通常是用自然语言模板编写的。然后 ICL 将查询的问题（即你需要预测标签的 input）和一个上下文演示（一些相关的 cases）连接在一起，形成带有提示的输入，并将其输入到语言模型中进行预测。
而Instruction-tuning则利用指令的形式让模型更好地理解并遵循特定的任务需求。你觉得哪个任务简单？请把序号打在公屏上。做判别是不是比做生成要容易？Prompt就是第一种模式，Instruction就是第二种。
- 带女朋友去了一家餐厅，她吃的很开心，这家餐厅太__了！（Prompt）
- 判断这句话的情感：带女朋友去了一家餐厅，她吃的很开心。选项：A=好，B=一般，C=差（Instruction-tuning）
而Chain-of-Thought则能帮助模型在一个完整的思路链条中理解和生成文本。作者Jason发现，传统的prompting中，总是让模型一步到位地解决一个复杂multi-step问题，而我们人类的认知方式则是分步骤解决复杂推理问题。所以，他提出了一个简单有效的prompting方法，把人类思考问题的过程，所谓Chain of Thought，用自然语言的形式，显性的放在prompt message中。下图左图是标准的Prompting，右侧是采用思维链的Prompting。
二、 Prompt-Tuning
给定一个句子[CLS] I like the Disney films very much. [SEP] 传统的Fine-tuning方法是将其通过BERT的Transformer获得 [CLS]表征之后再喂入新增加的MLP分类器进行二分类，预测该句子是积极的（positive）还是消极的（negative），因此需要一定量的训练数据来训练。
（1）构建模板： 通过人工定义、自动搜索、文本生成等方法，生成与给定句子相关的一个含有[MASK]标记的模板。例如It was [MASK].，并拼接到原始的文本中，获得Prompt-Tuning的输入：[CLS] I like the Disney films very much. [SEP] It was [MASK]. [SEP]。将其喂入BERT模型中，并复用预训练好的MLM分类器（在huggingface中为BertForMaskedLM），即可直接得到[MASK]预测的各个token的概率分布；
（2）标签词映射（Label Word Verbalizer） ：因为[MASK]部分我们只对部分词感兴趣，因此需要建立一个映射关系。例如如果[MASK]预测的词是“great”，则认为是positive类，如果是“terrible”，则认为是negative类。
（3）训练：根据Verbalizer，则可以获得指定label word的预测概率分布，并采用交叉信息熵进行训练。此时因为只对预训练好的MLM head进行微调，所以避免了过拟合问题
PET（Pattern-Exploiting Training）出自《Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference》（EACL2021）[4]，根据论文题目则可以猜出，Prompt-Tuning启发于文本分类任务，并且试图将所有的分类任务转换为与MLM一致的完形填空。
PET详细地设计了Prompt-Tuning的重要组件——Pattern-Verbalizer-Pair（PVP），并描述了Prompt-tuning如何实现Few-shot/Zero-shot Learning，如何应用在全监督和半监督场景（iPET）。PET的详细讲解可参考PET的论文解读[5]
PET设计了两个很重要的组件：
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Pattern（Template） ：记作 ，即上文提到的Template，其为额外添加的带有
[mask]标记的短文本，通常一个样本只有一个Pattern（因为我们希望只有1个让模型预测的[mask]标记）。上文也提到，不同的任务、不同的样本可能会有其更加合适的pattern，因此 如何构建合适的pattern是Prompt-Tuning的研究点之一 ； -
Verbalizer ：记作 ，即标签词的映射，对于具体的分类任务，需要选择指定的标签词（label word）。例如情感分析中，我们期望Verbalizer可能是 ， （positive和negative是类标签）。同样，不同的任务有其相应的label word，但需要注意的是，Verbalizer的构建需要取决于对应的Pattern。因此 如何构建Verbalizer是另一个研究挑战 。 上述两个组件被称为Pattern-Verbalizer-Pair（PVP），一般记作 ，在后续的大多数研究中均采用这种PVP组件。基于PVP的训练目标可以形式化描述：
参考：Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式_prompt tuning_华师数据学院·王嘉宁的博客-CSDN博客
