摘要：最近，微调连续提示以完成目标任务已成为全面模型微调的一种紧凑替代方案。在这些有希望的结果的推动下，我们研究了提取连续提示的离散（文本）解释以便忠实于它们所解决的问题的可行性。在实践中，我们观察到连续提示所解决的任务与其最近邻离散投影之间的“任性”行为：我们可以找到解决任务的连续提示，并将其投影到任意文本（例如，不同的定义甚至矛盾的任务的定义），同时保持在相同大小的最佳连续提示的非常小的（2%）边缘之内。我们提供了这种奇怪和令人惊讶的行为背后的直觉，以及广泛的经验分析来量化各种参数的影响。例如，对于更大的模型大小，我们观察到更高的任性性，即我们可以找到更接近任意文本的提示，并且准确性下降更小。这些研究结果对于忠实地解释连续提示及其在模型和任务中的推广的困难具有重要意义，为未来在提示语言模型方面的进一步研究提供了指导。
将输入中给出的论文进行总结。
本文探讨了通常用于微调任务的连续提示的离散（文本）解释的“任性”行为。通过经验分析，作者分析了这种任性行为受诸如模型大小等各种参数的影响。研究表明，任性性随着模型大小的增加而增加，并为忠实地解释连续提示和推进提示语言模型方面的研究提供了指导。