soft prompt，模型是黑盒，怎么通过输出调整prompt

Question

使用soft prompt，对一个只知道作用(例如判断情感)的黑盒模型，进行调整。在输入中加入prompt形成的vector，怎么通过输出结果来调整prompt形成的vector呢？
应该不能反向传播吧，黑盒里参数我都不知道。

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

您对Soft Prompt的理解是正确的，在面对黑盒模型时，确实无法直接获取模型内部参数进行反向传播调整。但是，对于Soft Prompt的优化，我们可以通过迭代搜索的方式来实现。

Soft Prompt是在预训练模型中插入可学习的向量来指导模型生成或分类的一种方法，类似于Prompt Tuning或者Prefix Tuning。尽管模型是黑盒，但我们可以根据输出结果的好坏（如情感分析任务中的准确率、F1值等指标）来反馈并更新prompt向量。

一种可能的方法是：

1. 初始化一组Soft Prompt向量。
2. 将此向量与输入文本拼接后送入黑盒模型得到输出结果。
3. 根据实际情感判断任务的需求，计算模型输出与真实标签之间的损失函数。
4. 不通过模型参数反向传播，而是基于损失函数对Soft Prompt向量进行梯度上升/下降优化，即调整Soft Prompt向量以减小损失函数值。
5. 重复步骤2-4，直至Soft Prompt向量收敛或达到预设的迭代次数。

这种优化方式依赖于模型对于不同Soft Prompt输入的稳定性和可预测性，并且由于未使用模型内部参数，不会影响到原始黑盒模型的结构和功能。