Exploring Lottery Prompts for Pre-trained Language Models
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清深的工作，比较有意思的一篇。作者先给出假设，对于分类问题，在有限的语料空间内总能找到一个prompt让这个问题分类正确，作者称之为lottery prompt。为此，作者组织了一个prompt集合，每个prompt的组成都很简单，名词+动词+介词/形容词/副词+<MASK>，语料都是从常用英语词库中选出的，整个prompt集合一共包含76725个prompt。
之后，作者在RoBERTa-large和GPT-2上进行了测试，每个数据集1000个样例，对于每个样例，只要76725个prompt里有一个prompt能让模型预测正确，那么就算这个样例回答正确，结果表明几乎每个输入都有一个prompt可以作对这个分类。说明至少对于这些分类问题，lottery prompt是存在的。
之后作者分析了搜索到一个正确的prompt所需要的次数，这里的搜索按照作者的说法其实就是在7w个prompt里面枚举的。发现任务越困难，需要的搜索次数就越多，同时在同一个任务中，需要的搜索次数多的也是困难的输入。
而模型的能力也对搜索次数有影响，越大的模型需要的搜索次数越少。同时没有训练过的模型很难找到有效的prompt，经过一定的训练后成功找到的概率则显著上升，搜索次数显著下降。这说明lottery prompt存在确实不是考运气，而是基于模型确实掌握了语言知识。
除了多个prompt对一个input，那自然也有一个prompt对多个input，作者统计了prompt在整个数据集上的表现，除了有66个类的最难的Few-NERD，其他数据集都能找到一个表现不错的prompt。
分析这些优秀的prompt作者也发现他们有一些相似的特征，这里就不详述了。
基于此，作者提出了一种集成prompt方法，在少量的训练集上选出优秀的prompt以后，根据他们的表现赋予不同的权重，表现越好的prompt权重越高，之后将这些prompt的分类预测加权在一起，得到最后的分类。他们的整个集合只有10个prompt，训练集大小为16shot和32shot，效果惊人的不错。
这个方法可以说是很简洁，得到的prompt结构都很简单，集成方式同样简单，整个方法甚至都没有参数，但是打败了像RLPrompt这样参数量巨大的prompt方式。
