本文介绍将提示模板作为可调超参数，通过scikit-learn的GridSearchCV为语言模型寻找最佳提示。作者把模型封装成兼容scikit-learn的零样本分类器，定义候选提示网格，在小型情感数据集上交叉验证网格搜索，选出准确率最高的提示模板。

本文介绍了三种高级超参数调优策略，超越了传统的GridSearchCV方法，适用于Scikit-learn模型。这些策略包括随机搜索（RandomizedSearchCV）、贝叶斯搜索（BayesSearchCV）和逐步削减策略（HalvingGridSearchCV和HalvingRandomSearchCV），通过更高效的方式优化超参数，提高机器学习模型的性能。