DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAble pRompT (DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化

可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记。我们利用语言模型中的一些参数作为模板和标记标记，并通过反向传播对它们进行优化，而不引入模型之外的其他参数。

提出了一种新的可微提示（DART）微调方法。如图所示，关键思想是利用语言模型中的一些参数（未使用的标记），它们充当模板和标签token，并使用反向传播在连续空间中对其进行优化。随后，引入可微提示学习来获得优化的提示模板和标签。因为有限样本的微调可能会受到不稳定性的影响。进一步引入了一个辅助流畅性约束对象，以确保prompt嵌入之间的关联

提出了一个新的简单的few-shot learning框架，在15个NLP数据集上进行了实验。在所有任务中只需少量训练样本，DART就能获得更好的性能。值得注意的是，在关系提取数据集上，在设置K=8（全监督设置为1.55%）时，与传统微调相比，绝对性能平均提高了23.28%

p-tuning方法仍然需要优化外部参数（例如，P-tuning中的LSTM），并且容易产生复杂的标签空间。本研究旨在开发一种基于预训练的新的few-shot learning模型，减少提示工程（包括模板和标签）和外部参数优化。此外，所提出的方法仅利用非侵入性对模型的修改，可以插入任何预先训练的语言模型并进行扩展到广泛的分类任务。

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1. 模板可微优化

输入与p-tuning类似

提示嵌入的值hi必须相互依赖，而不是相互依赖而不是独立。与利用双向LSTM的P-tuning不同，DART利用辅助流利度约束目标将prompt embedding之间相互联系（和预训练过程类似的流畅度目标（Fluency Constraint Object），对每个样本随机选取词元进行遮盖并预测）

2. label可微优化

不同于之前的将Yi转化为label token，这一步将Yi映射到连续的词表空间

避免优化任何外部参数

替换为未使用的token

3. Class Discrimination Object 和 Fluency Constraint Object

前面是进行句子分类
后面是类似于预训练MLM的对输入句子中的一个标记进行随机掩蔽，并进行掩蔽语言预测