Prompt技术最新进展及15篇最新论文梳理

随着自然语言处理（NLP）领域的迅速发展，Prompt已成为一种越来越重要的技术。Prompt是一种通过上下文提示来引导模型生成文本的方法，它能够显著提高模型的生成效果和性能。近年来，跟进Prompt进展！综述+15篇最新论文逐一梳理成为了NLP领域研究的热点。本文将重点介绍Prompt技术的最新进展，并综述15篇最新论文，逐一梳理其核心内容和创新点。
一、Prompt技术的进展
随着NLP技术的不断发展，Prompt已成为一种重要的生成模型。与传统的基于规则或统计方法的NLP技术不同，Prompt技术基于大量的上下文信息，通过引导模型生成文本，从而提高了模型的生成效果和性能。Prompt技术的核心思想是通过上下文提示来提供模型生成文本的线索，从而帮助模型更好地理解任务和生成文本。
近年来，Prompt技术的发展取得了显著的进展。研究者们不断探索新的Prompt方法和技术，以进一步提高模型的生成效果和性能。其中，最具代表性的Prompt方法包括：

1. In-context学习方法：该方法通过将上下文信息作为输入，让模型在生成文本时能够更好地理解任务和上下文信息。
2. 带有提示的few-shot学习方法：该方法通过使用少量的样本来训练模型，从而提高了模型的泛化能力和效率。
3. 预训练语言模型（PLM）：该方法通过对大规模语料库进行预训练，从而提高了模型的语言理解和生成能力。
   二、15篇最新论文综述
   本文选取了15篇关于Prompt技术的最新论文进行综述。这些论文涵盖了Prompt技术的不同方面和角度，包括：
4. 《A Survey of Prompt-based Methods forfew-shot Learning in NLP》：该论文对Prompt技术在few-shot学习中的应用进行了综述，总结了各种方法的优缺点和适用场景。
5. 《Effective Prompting with Structured Knowledge》：该论文提出了一种基于结构化知识的Prompt方法，从而提高了模型在特定领域中的生成效果和性能。
6. 《Dynamic Prompting for Asynchronous Text Generation》：该论文提出了一种动态Prompt方法，根据生成的文本动态调整提示内容，从而提高了模型的生成效果和性能。
7. 《Multi-modal Prompting for Visual Dialog》：该论文针对视觉对话任务提出了一种多模态Prompt方法，从而提高了模型在视觉和语言方面的理解和生成能力。
8. 《In-context Learning with Contrastive Language Prompts》：该论文提出了一种基于对比学习的语言Prompt方法，从而提高了模型在上下文学习中的性能和泛化能力。
9. 《Zero-Shot Learning with Semantic Prompts》：该论文提出了一种基于语义Prompts的零样本学习方法，从而提高了模型在未见过的任务上的性能和泛化能力。
10. 《Prompting for Commonsense Reasoning》：该论文针对常识推理任务提出了一种Prompt方法，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
11. 《Dynamic Prompting for Explanation Generation》：该论文提出了一种动态Prompt方法，用于生成解释性文本，从而提高了模型在解释任务中的性能和理解能力。
12. 《Multilingual Prompting for Zero-resource NLP Tasks》：该论文提出了一种多语言Prompt方法，用于解决零资源NLP任务中的多语言问题，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
13. 《Self-supervised Prompting for Text Classification》：该论文提出了一种自监督的Prompt方法，用于文本分类任务中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
14. 《Knowledge-grounded Prompting for Commonsense Narrative Generation》：该论文提出了一种基于知识库的Prompt方法，用于常识性叙事生成任务中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
15. 《Conditional Prompting for Generating Diverse and Plausible Responses》：该论文提出了一种条件性的Prompt方法，用于生成多样化且合理的回复中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
16. 《Weakly Supervised Prompting for Entity Linking》：该论文提出了一种弱监督的Prompt方法，用于实体链接任务中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
17. 《Explanation-aware Prompting for Explanatory Text Generation》：该论文提出了一种解释性的Prompt方法，用于解释性文本生成任务中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。
18. 《Knowledge-infused Prompting for Factual Dialog Generation》：该论文提出了一种知识注入的Prompt方法，用于事实性对话生成任务中，从而提高了模型在该任务上的性能和理解能力。