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Abstract: Il perfezionamento dei prompt continui per compiti specifici è emerso di recente come un'alternativa compatta al perfezionamento completo del modello. Motivati da questi risultati promettenti, abbiamo investigato la fattibilità di estrarre un'interpretazione discreta (testuale) dei prompt continui che sia fedele al problema che risolvono. Nella pratica, osserviamo un comportamento "deviante" tra il compito risolto dai prompt continui e le loro proiezioni discrete più vicine: possiamo trovare prompt continui che risolvono un compito pur essendo proiettati su un testo arbitrario (ad esempio, la definizione di un compito diverso o addirittura contrario), pur rimanendo entro un margine molto piccolo (2%) rispetto al miglior prompt continuo della stessa dimensione per il compito. Forniamo intuizioni su questo comportamento strano e sorprendente, nonché analisi empiriche estese che quantificano l'effetto di vari parametri. Ad esempio, per dimensioni di modello più grandi, osserviamo una maggiore devianza, ovvero possiamo trovare prompt che si mappano più strettamente su qualsiasi testo arbitrario con una caduta più piccola dell'accuratezza. Questi risultati hanno importanti implicazioni per la difficoltà di interpretare fedelmente i prompt continui e la loro generalizzazione tra modelli e compiti, fornendo indicazioni per futuri progressi nel prompting dei modelli di linguaggio.
Questo articolo presenta un'indagine sul comportamento "deviante" delle interpretazioni discrete (testuali) di prompt continui che vengono tipicamente utilizzati per ottimizzare compiti. Attraverso l'analisi empirica gli autori analizzano come questo comportamento deviante sia influenzato da vari parametri come la dimensione del modello. La ricerca mostra che la devianza aumenta con la dimensione del modello e fornisce indicazioni su come interpretare fedelmente i prompt continui e approfondire la ricerca sui modelli di linguaggio di prompting in generale.