NLP新秀prompt跨界出圈，清华刘知远最新论文将它应用到VLM图像端萧箫发自凹非寺NLP的新秀prom

萧箫发自凹非寺
NLP的新秀prompt ，最近着实有点火。

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还跨界火到了VLM（Visual-Language model,视觉语言模型）。
像OpenAI的CLIP ，和南洋理工大学的CoOp都用了这种思路。
现在，清华副教授刘知远团队最新发布的视觉语言模型论文中，也提出了一种基于prompt的新方法。

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据论文表示，这也是首次将prompt用于cross-model和零样本/少样本学习视觉定位中。
从目前的NLP和VLM模型来看，不少基于prompt的模型效果都不错，让搞CV的同学们也有点心动——能不能给我们也整一个？
那么， prompt究竟好在哪，应用于图像端后是否也能收获不错的效果？
一起来看看。
与微调差别在哪？
最初，在NLP模型还不太大的时候，大家会采用“预训练+微调（fine-tune）”的方式设计针对特定任务的模型。
这种模式下，研究人员会预先训练出一个效果比较好的模型，再在保留大部分模型参数的情况下，根据特定任务（下游任务）调整部分参数，使得它在这一任务上达到最好的效果。

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例如以BERT作为预训练模型
然而，随着预训练模型变得越来越大，微调的代价（训练时间、需求的数据量等）也在增加，研究人员有点吃不消了，开始找更好的方法。
prompt就在这个时候出现了，只不过它这次是针对下游任务进行调整。
它有点像是一种输入模板，用来给预训练模型“做出提示” ，预训练模型一“看到”它，就知道自己要完成什么任务。
例如，在情感分类任务中，希望预训练模型能体会到输入句子的情绪，并给出形容词来对它分类：
输入“I love this movie.”后，提前给定一个prompt“This movie is [mask]” ，让预训练模型一看到它，就明白自己要输出“great/nice”等夸赞的形容词。
这样训练后，预训练模型就能在看到对应prompt时，选出正确的词汇类型，而不是“跑偏”去做别的事情。
由于prompt在NLP领域的应用效果挺好，因此在与NLP相关的VLM模型中，不少研究人员也开始尝试这种方法。
清华将它用到图像端
当然，最初应用prompt的VLM模型，大多也还仍然是将它应用在文本端。
据知乎@陀飞轮介绍，像OpenAI的CLIP、NTU的CoOp这两个VLM模型， prompt应用都与NLP中的PET模型有点像。
从它们的模型设计来看，都能很明显从文本端看出prompt的影子，像CLIP中的“A photo of a [mask]”：

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以及CoOp在CLIP上进一步改进的、在训练中能够自行优化的prompt：

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这些prompt的应用，整体改进了VLM模型整体的输出效果。
不过，这也基本都是VLM在文本端的应用， prompt到底适不适合被用在图像端上？
最新来自清华刘知远团队的论文中，就尝试着在VLM的图像端中，以涂色的方式建立了一种visual sub-prompts 。