提示词的 嵌入空间优化
提示词的 嵌入空间优化
提示词的 嵌入空间优化的定义
提示词的嵌入空间优化，是指通过技术手段**调整提示词在低维向量空间（嵌入空间）**中的表示，使其更精准地捕捉语义信息、增强语义关联性，或适配特定任务需求，从而提升模型（如大语言模型）对提示词的理解与处理效果。
例如，在自然语言处理任务中，优化后可使语义相近的提示词在嵌入空间中距离更近，语义差异大的提示词距离更远，便于模型更好地利用提示词的语义信息进行推理或生成。
实现方法举例
- 基于微调（Fine-tuning）的优化
- 过程：在特定文本分类数据集上，将预训练的大语言模型与分类头（如全连接层）结合，对模型进行微调。微调时，提示词的嵌入向量会随着模型参数的更新而调整。
- 例如，对于“积极情感”和“消极情感”两类文本，模型会学习让表示“高兴”“喜爱”等积极提示词的嵌入向量在空间中相互靠近，而与“悲伤”“厌恶”等消极提示词的嵌入向量保持较远的距离。
- 效果：通过微调，提示词的嵌入更贴合分类任务的语义需求，模型分类准