Jul, 2024
难以理解的硬提示:使用RL的稀疏熵正则化进行提示调优
Hard Prompts Made Interpretable: Sparse Entropy Regularization for
Prompt Tuning with RL
TL;DR本研究解决了现有提示调优方法中生成的提示不够自然且缺乏可解释性的问题。通过引入稀疏Tsallis熵正则化,该研究优化了提示选择,使得提取的提示在多个下游任务中表现更佳,更具自然性和可解释性。结果表明,该方法显著超越了传统基线,提升了提示调优的有效性。