摘要:针对目标任务的细调连续提示最近成为完整模型细调的紧替代品.受到这些有希望的结果的激励,我们调查了对持续提示的离散 (文本) 解释的可行性,这种解释忠于它们解决的问题.在实践中,我们观察到连续提示解决的任务和它们最近的邻居离散投影之间的"偏向"行为:我们可以找到连续提示,在被投射到任意文本 (例如定义不同的或甚至矛盾的任务) 中解决任务,同时在非常小的 (2%) 边界内,对于相同大小的最佳连续任务.我们提供了这项令人惊的结果和行为,以及对各种参数的量化效应进行了广泛的实证分析.我们提供了更高的概括,提供了更高的准确性,以便在未来找到更大的模型中找到更重要的指导,以便在任何较小的模型中找到更重要的内容.
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