The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning及prefix tuning与prompt tuning的区别
1.本文贡献
（1）提出prompt tuning，并在大型语言模型领域展示其与model tuning(fine tuning)的竞争力；
（2）减少了许多设计选择，显示质量和鲁棒性随着规模的增加而提高。
（3）在域转移问题上，显示prompt tuning优于model tuning。
（4）提出“prompt ensembling”，并展示其有效性。
2.Prompt tuning
在GPT-3中，提示标记P={p1，p2，…，pn}的表示是模型embedding table的一部分，由冻结θ参数化（模型嵌入表原来不适合于GPT3，后经过预训练后，词语的嵌入表示适合与GPT3，也就相当于被模型的参数参数化了，而提示又是离散的，且是嵌入表中的词，所以说是被模型的参数参数化了）。与GPT-3相比，Prompt tuning有其自己的参数，而不是像GPT-3那样参数被模型的参数Θ参数化。
prompt design涉及从一个固定的冻结的嵌入的词表中寻找prompt token，而prompt tuning被认为使用一个固定的特殊token的提示，这些提示的token可以被更新。所以新形式的条件生成就变为
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