MPrompt: Exploring Multi-level Prompt Tuning for Machine Reading Comprehension

📄 arXiv: 2310.18167v1 📥 PDF

作者: Guoxin Chen, Yiming Qian, Bowen Wang, Liangzhi Li

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-27

备注: 13 pages, 5 figures, accepted by EMNLP2023-Findings

💡 一句话要点

提出多层次提示调优方法以提升机器阅读理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器阅读理解 提示调优 自然语言处理 深度学习 问答系统

📋 核心要点

  1. 现有的软提示方法主要关注输入无关的提示，忽略了任务和上下文的细粒度信息，导致模型在特定任务上的表现不佳。
  2. 本文提出的多层次提示调优方法通过引入任务特定、领域特定和上下文特定的提示，增强了模型对输入语义的理解能力。
  3. 在12个不同问答格式的基准测试中，MPrompt方法平均提升了1.94%，超越了现有的最先进方法，显示出其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在各种自然语言任务中表现出色，但在微调新数据集时资源消耗较大。软提示调优提供了一种资源高效的解决方案，保持预训练语言模型的权重不变。现有方法主要关注输入无关的提示，忽略了任务和文本上下文的细粒度信息。本文提出了一种多层次提示调优（MPrompt）方法，利用任务特定、领域特定和上下文特定的提示来增强输入语义的理解。我们还提出了一种独立性约束，使每个领域特定的提示专注于其领域内的信息，以避免冗余。此外，我们设计了一个提示生成器，将上下文相关知识融入提示生成中，以增强上下文相关性。通过在12个不同问答格式的基准上进行广泛实验，我们的平均提升达到了1.94%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有软提示调优方法在处理机器阅读理解任务时对细粒度信息的忽视，导致模型在特定领域和上下文下的表现不佳。

核心思路：提出多层次提示调优（MPrompt）方法，通过引入任务特定、领域特定和上下文特定的提示，增强模型对输入语义的理解，提升其在特定任务上的表现。

技术框架：MPrompt方法的整体架构包括三个主要模块：任务特定提示生成、领域特定提示生成和上下文特定提示生成。每个模块负责生成相应层次的提示，以提高模型的理解能力。

关键创新：最重要的创新点在于引入独立性约束，使每个领域特定的提示专注于其领域内的信息，从而避免冗余，并提高提示的有效性。

关键设计：在参数设置上，提示生成器结合了上下文相关知识，确保生成的提示与输入文本的上下文紧密相关。此外，损失函数设计上考虑了不同层次提示的相互作用，以优化整体性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在12个不同问答格式的基准测试中，MPrompt方法平均提升了1.94%，超越了现有的最先进方法，显示出其在机器阅读理解任务中的显著效果和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和信息检索等。通过提升机器阅读理解能力，MPrompt方法可以帮助构建更智能的对话系统和自动化内容分析工具，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

The large language models have achieved superior performance on various natural language tasks. One major drawback of such approaches is they are resource-intensive in fine-tuning new datasets. Soft-prompt tuning presents a resource-efficient solution to fine-tune the pre-trained language models (PLMs) while keeping their weight frozen. Existing soft prompt methods mainly focus on designing the input-independent prompts that steer the model to fit the domain of the new dataset. Those methods often ignore the fine-grained information about the task and context of the text. In this paper, we propose a multi-level prompt tuning (MPrompt) method for machine reading comprehension. It utilizes prompts at task-specific, domain-specific, and context-specific levels to enhance the comprehension of input semantics at different granularities. We also propose an independence constraint to steer each domain-specific prompt to focus on information within its domain to avoid redundancy. Moreover, we present a prompt generator that incorporates context-related knowledge in the prompt generation to enhance contextual relevancy. We conducted extensive experiments on 12 benchmarks of various QA formats and achieved an average improvement of 1.94\% over the state-of-the-art methods.