论文比较离散提示优化、提示微调与前缀微调对LLM内部计算的影响
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一篇投稿于arXiv的论文研究离散提示优化、提示微调与前缀微调如何改变稠密模型与混合专家模型的处理过程。作者发现，适配发生的位置决定了任务信息如何传递到输出：优化后的文本主要改变回答的构建方式，输入层提示把影响写入内容表示，逐层前缀则通过注意力保持直接控制。在混合专家模型中，这些差异还会带来不同的专家路由模式。作者同时指出，常见的表示层度量对一般上下文变化反应强烈，难以可靠区分有用适配与匹配的安慰剂，因此主张把表示漂移与真正被任务计算因果使用的部分区分开来。
全文梳理
AI 摘要依据下方信源原文自动整理，非原文转载三种提示适配方式
论文关注的是在冻结语言模型上做专门化的几条路径：从自然语言提示优化，到学习到的连续提示。作者把离散提示优化、提示微调与前缀微调放在一起比较，并同时覆盖稠密模型与混合专家模型两类结构。研究动机在于，这些方法通常只用下游任务表现来对比，但输出相近并不代表模型内部的计算过程相近，因此需要从内部处理的角度重新审视它们的差异。
适配位置决定信息路径
分析显示，适配发生在哪一层，会预测任务信息以何种方式被带到输出端。优化后的文本主要改变回答的构建过程；输入层提示把自身影响写入内容表示；逐层前缀则借助注意力机制维持直接控制。在混合专家模型中，这些差异还会进一步表现为不同的专家路由模式，说明不同适配方式调用的计算路径并不一致。
度量与安慰剂的区分问题
作者指出，常见的表示层度量对一般性的上下文变化反应很强，却难以可靠地把有用的适配与匹配的安慰剂区分开。基于这一观察，论文主张理解提示适配需要把表示漂移本身，与漂移中真正与任务计算对齐、并被因果使用的部分分开来看。作者认为这一视角能为选择、评估和解释提示适配方法提供实际参考。
为什么值得看
提示适配方法常以下游表现比较，该工作从内部计算与专家路由角度给出区分与评估思路。
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