Prompt是一种利用预训练的语言模型进行文本生成和任务完成的方法,通过提供适当的提示,可以引导模型生成符合要求的文本或执行特定的任务。无调优的提示(Tuning-Free Prompt)是一种基于模板的方法,它通过使用固定的模板来生成提示,避免了传统调优方法的繁琐和耗时。这种方法在保证性能的同时,大大降低了模型调优的难度,使得P...
此外,AutoPrompt可能会产生一些不稳定的Prompt策略,这可能会影响模型的性能。 综上所述,GPT2、GPT3、LAMA和AutoPrompt都有各自的优缺点。为了提高Prompt的效果和效率,我们可以考虑将这四种方法结合起来,取长补短。例如,我们可以使用LAMA来自动地选择与任务相关的特征,然后使用GPT2或GPT3来生成最终的Prompt,最后使用Aut...
解密Prompt系列4. 升级Instruction Tuning:Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct2023-03-266.解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning2023-03-107.解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF2023-02-24 8.解密Prompt系列1. Tunning-Free Prompt:GPT2 & GPT3 &...
这时候 prompt tuning 出现了,不用训练模型,只需要调整提示词即可,由于模型参数不会更新,所以能充分利用预训练模型的泛化性。 提示词的编写还是处于手工业阶段,依赖人去完成。想象一下未来 AGI 实现,agents 遍地的时候。我们必然要以工业的方式量产 agents,这也就意味着写 prompts 这件事情需要由手工业,变成现代的...
,所以您可以认为 Prompt 类似于人机接口进行微调,这样等于从另一个角度拉低了 finetuning 的技术门槛,或者这么说不够严谨,我们可以换一个方式来说:Prompt 类似于人机接口进行微调,但 finetuning 目前依然有技术优势,或许有一天 LLM 强大到可以真的用 Prompt 彻底替代 finetuning。 既然Prompt 是一个人机接口,那么就...
GPT3.5 训练策略采用奖励模型进行训练，一个奖励模型（RM）的目标是刻画模型的输出是否在人类看来表现不错。即，输入 [提示 (prompt)，模型生成的文本] ，输出一个刻画文本质量的标量数字。奖励模型可以看做一个判别式的语言模型，因此可以用一个预训练语言模型热启，而后在 [x=[prompt，模型回答], y = 人类...
Prompt pattern 的选择和数据增强机制保证了微调阶段使用的 prompt 得到充分的预训练，大幅度降低了基于 prompt 的微调的难度。在下游数据充足时，微调难度的降低使得模型可以随着数据变多而持续优化；在下游数据稀缺时，微调难度的降低使得模型的少样本学习效果得到显著提升。 其次，研究者观察到，随着预训练模型规模的...
在NLP 领域,pretrain-finetune 和 prompt-tuning 技术能够提升 GPT-3 等大模型在各类任务上的性能,但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出。为了进一步挖掘零样本场景下的模型性能,谷歌 Quoc Le 等研究者训练了一个参数量为 1370 亿的自回归语言模型 Base LM,并在其中采用了全新的指令调整(instruction ...
Fine-tuning(full)：使用全量的标注数据进行标准微调；Prompt-based FT(man)：本文微调方法，使用人工手动设计的提示模板；Prompt-based FT(auto)：本文微调方法，自动构建提示模板；+demonstrations：代表引入额外样本示例到上下文中；如上图所示，我们可以发现：基于提示模板的微调方法，明显超越普通的标准微调方法；自动...
另一些任务则并不需要提示(prompt)一个 GPT-3 这样规模的模型: 不适合使用GPT-3的任务 1. 调用 OpenAI GPT-3 的 API 超出了预算(例如对于没有太多钱的创业公司)。 2. 调用 OpenAI GPT-3 的 API 存在安全问题(例如数据泄露给 OpenAI,或者可能生成的有害内容)。 3. 没有足够的工程或者硬件资源去部署...