معنی Prompt Tuning در یادگیری ماشین

Prompt Tuning یکی از تکنیک‌های نوظهور در یادگیری ماشین است که به‌طور خاص در حوزه مدل‌های زبانی بزرگ (مانند GPT یا BERT) به کار می‌رود. این تکنیک راهکاری برای تنظیم مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده (Pretrained Models) بدون نیاز به تغییر پارامترهای اصلی مدل است.

تعریف

Prompt Tuning به معنای یادگیری یک دنباله کوتاه از توکن‌های قابل تنظیم (prompt) است که به‌عنوان ورودی به مدل داده می‌شود تا مدل را برای انجام وظایف خاص بهینه کند. این تکنیک نیازی به بازآموزی کل مدل ندارد و فقط دنباله ورودی را تغییر می‌دهد.

ویژگی‌ها و مزایا

۱. کاهش هزینه محاسباتی:
به جای تنظیم میلیون‌ها یا میلیاردها پارامتر مدل، تنها یک دنباله کوچک از توکن‌ها یاد گرفته می‌شود که نیاز به منابع محاسباتی کمتری دارد.

۲. حفظ مدل پایه:
پارامترهای اصلی مدل دست‌نخورده باقی می‌مانند و این باعث می‌شود که بتوان از یک مدل برای وظایف مختلف به‌طور هم‌زمان استفاده کرد.

۳. انعطاف‌پذیری بالا:
Prompt Tuning قابلیت استفاده در وظایف مختلف (طبقه‌بندی، ترجمه، خلاصه‌سازی و ...) را دارد.

تفاوت با Fine-Tuning

• Fine-Tuning: در این روش، تمام یا بخشی از پارامترهای مدل تغییر می‌کنند و برای هر وظیفه باید نسخه جداگانه‌ای از مدل ذخیره شود.
• Prompt Tuning: فقط یک دنباله از توکن‌ها تغییر می‌کند و مدل اصلی ثابت می‌ماند.

کاربردها

• پردازش زبان طبیعی (NLP): طبقه‌بندی متون، استخراج موجودیت‌ها، پاسخ به سؤالات.
• چندزبانه: تنظیم مدل‌های چندزبانه برای وظایف خاص در یک زبان خاص.

Prompt Tuning یک راهکار کم‌هزینه و مؤثر برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در وظایف خاص است. این تکنیک به‌ویژه در مواردی که منابع محاسباتی محدود هستند یا نیاز به انعطاف‌پذیری بالا وجود دارد، بسیار کارآمد است.