Pre-trained Language Models Can be Fully Zero-Shot Learners

本文是LLM系列文章，针对《Pre-trained Language Models Can be Fully Zero-Shot Learners》的翻译。

摘要

在没有标记或额外的未标记数据的情况下，我们如何将预先训练的模型扩展到许多语言理解任务？经过预训练的语言模型（PLM）对于广泛的NLP任务是有效的。然而，现有的方法要么需要对下游标记的数据集进行微调，要么需要手动构建适当的提示。在本文中，我们提出了非参数提示PLM（NPPrompt）来完全理解零样本语言。与以前的方法不同，NPPrompt只使用预先训练的语言模型，不需要任何标记数据或额外的原始语料库来进行进一步的微调，也不依赖于人类来构建一组全