最终instruction-tuning后的模型会显著提升原模型的效果指标, 甚至11B的T5经过微调后效果可以高于62B的PaLM。简单而言,instruction微调范式 + CoT会赋予LLM更强的ICL能力。 Finetune various language models on 1.8K tasks phrased as instructions, and evaluate them on unseen tasks 实验细节 微调数据 指令微调数据包...
参考: - 《总结从T5、GPT-3、Chinchilla、PaLM、LLaMA、Alpaca等近30个最新模型》 - LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT模型结构对比最佳阅读体验请点击 LLMs模型速览(GPTs、LaMDA、GLM/ChatGLM、PaLM/Flan-PaLM、BLOO…
对于每一个零样本设置,Flan-PaLM 都以很大的优势受到青睐,并且对于使用 CoT 触发短语的输入,评分者对 Flan-PaLM 的偏好比 PaLM 进一步增加了约 10%。 至于few-shot,与PaLM相比没有退步。 结论 指令微调的 Flan-PaLM 模型以计算高效的方式扩展,参数量扩展到 540B 参数语言模型,任务扩展到 1.8K 微调任务,并在...
对于每一个零样本设置,Flan-PaLM 都以很大的优势受到青睐,并且对于使用 CoT 触发短语的输入,评分者对 Flan-PaLM 的偏好比 PaLM 进一步增加了约 10%。 至于few-shot,与PaLM相比没有退步。 结论 指令微调的 Flan-PaLM 模型以计算高效的方式扩展,参数量扩展到 540B 参数语言模型,任务扩展到 1.8K 微调任务,并在...
前者挑战了美国医学执照考试(USMLE),取得了67.6%的成绩,比此前最好的模型提高了17%。 Med-PaLM相比于Flan-PaLM,在实际问题上的表现有显著提升,而后者则显示出很大不足。 经过专业临床医生评判,Med-PaLM对实际问题的回答准确率与真人相差无几。 除了Med-PaLM模型,研究团队还推出了自建医疗模型测评数据集。
通过实验,模型在MMLU任务上表现很好。Chinchilla是Deep Mind的提出的方法,Chinchilla 5-shot达到67.6%时已经很震撼,我们的Flan-PaLM 5-shot:Cot+SC可以达到75.2%。MMLU任务重要性在于主要考验模型对于世界的理解能力。语言模型大部分还是跟...
近日,谷歌于 Nature 发表了题为:Large language models encode clinical knowledge 的研究论文,展现了专精于医学领域的大语言模型——Med-PaLM——的测评结果。 论文截图 Med-PaLM 在大语言模型 Flan-PaLM 的基础上进行微调。研究人员首先对 Flan-PaLM 进行测试,结果发现,在整合了美国医师执照考试类问题的数据集中,Fl...
谷歌发布PaLM2 | 敲重点:1.PALM2相比PALM,模型参数更少,但是效果反而远超前代。实力科学炼丹。2.在代码能力上和GPT4差距仍然巨大, 37/85的差距3.Flan版本的数学能力超过GPT4一点点4.除了代码和数学,还特别提升了推理能力PLAM 最小的版本可以在手机上运行,每秒推理速度可达20token,这个速度完完全全的够用。
例如在5-shot的MMLU上得分为75.2%。他们也公开发布了Flan-T5检查点,即使与更大的模型(如PaLM 62B...
模型效果 评估数据也分成了两部分,标准NLP数据集,和API收集的指令数据进行标注得到,也就是OpenAI独有数据。 API数据集 有用性上,不论是在请求GPT,还是在请求InstructGPT的指令样本中,不论是使用新的标注同学,还是和标注训练样本相同的标注同学,对比原始GPT3,SFT之后的模型like score都显著更高,并且存在模型规模效应...