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通过无监督知识蒸馏提高学得提示的零样本推理能力
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了一种无监督域提示蒸馏框架PromptKD，旨在通过未标记的领域图像将教师模型的知识转移到轻量级目标模型。该方法利用少量提示符令牌实现生成性语言模型的知识转移，实验结果显示其性能达到最先进水平。此外，提出的广义领域提示学习（GDPL）框架能够在特定领域中有效转移视觉识别能力，减少对数据和资源的需求，推动可持续的视觉语言模型研究。
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关键要点
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本文介绍了一种无监督域提示蒸馏框架PromptKD，旨在通过未标记的领域图像将教师模型的知识转移到轻量级目标模型。
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PromptKD利用少量提示符令牌实现生成性语言模型的知识转移，实验结果显示其性能达到最先进水平。
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广义领域提示学习（GDPL）框架能够在特定领域中有效转移视觉识别能力，减少对数据和资源的需求。
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GDPL通过小规模的特定领域基础模型和最少的提示样本，使视觉语言模型的强大识别能力从自然视觉转移到特定领域。
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大量实验证明了GDPL在不同领域的有效性，展示了在提示学习范式下实现最先进的领域识别性能的能力。
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延伸问答
什么是PromptKD框架？
PromptKD框架是一种无监督域提示蒸馏方法，通过未标记的领域图像将教师模型的知识转移到轻量级目标模型。
PromptKD如何实现知识转移？
PromptKD通过添加少量提示符令牌并仅调整提示来实现生成性语言模型的知识转移。
广义领域提示学习（GDPL）框架的优势是什么？
GDPL框架能够在特定领域中有效转移视觉识别能力，减少对数据和资源的需求，推动可持续的视觉语言模型研究。
GDPL如何支持特定领域的视觉语言模型？
GDPL通过小规模的特定领域基础模型和最少的提示样本，使视觉语言模型的识别能力从自然视觉转移到特定领域。
PromptKD的实验结果如何？
实验结果表明，PromptKD实现了最先进的性能，仅添加了教师参数的0.0007%作为提示。
GDPL在不同领域的有效性如何？
大量实验证明了GDPL在遥感、医学成像等不同领域的有效性，展示了其在提示学习下的领域识别性能。
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