动态提示 (Dynamic Prompts) 是一种提示技术，它允许在自然语言处理 (NLP) 和其他人工智能应用中，根据特定任务或实例动态调整提示词 (prompts）。这种技术可以显著提高模型的性能和适应性。
Dynamic Prompts 的概念和方法是由加利福尼亚大学圣塔芭芭拉分校 (University of California, Santa Barbara) 和 NEC Laboratories America 的研究人员共同提出的。他们在 2023 年 3 月发表的论文「Dynamic Prompting: A Unified Framework for Prompt Tuning」中详细介绍了这一方法。这篇论文提出了一个统一的动态提示 (Dynamic Prompting, DP) 调整策略，该策略根据不同的任务和实例动态确定提示的不同因素。通过使用 Gumbel-Softmax 技术的轻量级学习网络，能够学习与实例相关的指导，实验结果强调了动态提示调整在包括 NLP 任务、视觉识别任务和视觉-语言任务在内的广泛任务中的显著性能提升。