研究发现少数词汇对语言模型预测有很大影响。设计了ClaPS搜索方法，通过聚类和修剪集中关注有影响力的提示词汇。ClaPS在各种任务和语言模型上达到最先进性能，降低了搜索成本。突出了搜索空间设计和优化在黑盒提示学习中的关键作用。