PLMS系统的优缺点是什么

1. 灵活性：PLMs通过设计不同的提示，可以灵活地应用于各种不同的任务，而无需对模型进行大量的任务特定训练。

2. 任务适应性：通过精心设计的提示，PLMs能够适应不同的NLP任务，如文本分类、问答、摘要等。

3. 简洁性：提示通常是简短的，它们简洁地指示模型需要执行的任务类型或所需的信息格式。

4. 低资源消耗：相比于为每个任务训练一个独立的模型，PLMs通过复用预训练模型并添加少量的提示，可以减少计算资源和数据的需求。

5. 易于实现：PLMs相对容易实现，因为它们通常只需要在预训练模型的基础上进行轻微的调整。

6. 可解释性：由于提示是显式的文本，PLMs相对于黑盒模型可能提供更好的可解释性。

7. 上下文融合：PLMs通过提示将输入文本与任务需求结合起来，使得模型能够更好地理解上下文信息。

8. 微调能力：尽管PLMs主要依赖预训练模型的能力，但在某些情况下，也可以对模型进行微调以进一步提高性能。

9. 多样性：提示的设计可以非常多样，包括简单的模板、问题形式、指令性语句等。

缺点

1. 数据和计算资源需求：PLMs需要大量数据和计算来对其进行预训练，并且重新训练一个新的PLM来适应每一次语言空间的转变付出的代价可谓是非常昂贵，这限制了它们的普遍适用性。

2. 跨语言泛化困难：当前模型很难在没有干预的情况下进行跨语言泛化，尤其是对于缺乏数据集的语言。

3. 性能依赖于提示设计：PLMs的性能很大程度上依赖于提示的设计，这可能需要一定的经验和创造力。

4. 不如特定任务训练模型强大：PLMs可能不如针对特定任务训练的模型那样强大，但它们提供了一种快速、灵活的解决方案。