而通过instruction tuning,语言模型会去学习follow instruction,学习该如何遵循命令,在具体推理时,只要写清楚任务命令(即便是新任务,新领域),语言模型就会去解读in-context中的任务命令,生成合适的回复,从而提高in-context learning的能力。 2 NATURAL-INSTRUCTIONS NATURAL-INSTRUCTIONS是一个instruction相关的任务集,它包括61...
Prompt在没精调的模型上也能有一定效果,而Instruction Tuning则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt tuning都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过Instruction Tuning多任务精调后,可以用于其他任务的zero-shot! 3.2 In Content Learning 和Instruct...
使用下游任务的的演示信息学习并推理，通常是 “实例 - 标签” 形式（Fine tuning 与 Prompt Learning 仍需在大量训练数据中的学习类别表示等）。Zero-shot learning，不允许输入任何示例，只允许输入一则任务说明。One-shot learning，只允许输入一条示例和一则任务说明。Few-shot learning，区别于小样本学习概念，无...
使用下游任务的的演示信息学习并推理,通常是 “实例 - 标签” 形式(Fine tuning 与 Prompt Learning 仍需在大量训练数据中的学习类别表示等)。 Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。 One-shot learning,只允许输入一条示例和一则任务说明。 Few-shot learning,区别于小样本学习概念,无...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年底)再到 In-cotnext learning(2022年初),但从方法...
当前，instruction tuning 是研究热点，能显著提升语言模型的 in-context 学习能力。回顾传统的监督学习，训练好的模型往往局限于特定领域和任务，面对新领域或任务时表现不佳。通过 instruction tuning，语言模型学会了遵循指令，从而在具体推理时，只需明确任务命令（包括新任务和新领域），模型就能解读上下文...
一般来说,instruction数据集,会包含两/三个部分:(指令、输入、输出)或(指令、输出)。如 本论文提出的方法包含几个步骤: 1.人工设计175个不同任务的启动任务池,且给每个任务编写一个instruction和一个实例。 2.使用LLMs生成新的指令。生成指令的prompt由6个人工编写的instruction和从模型生成结果中抽取2个instruction...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年...
一般来说,instruction数据集,会包含两/三个部分:(指令、输入、输出)或(指令、输出)。如 本论文提出的方法包含几个步骤: 1.人工设计175个不同任务的启动任务池,且给每个任务编写一个instruction和一个实例。 2.使用LLMs生成新的指令。生成指令的prompt由6个人工编写的instruction和从模型生成结果中抽取2个instruction...
本论文提出了一种半自动化self-instruction过程,使用少量人工标注的数据,生成大量能用于instruction的数据。并开源了一个基于GPT3的52K self-instruct数据集。 一般来说,instruction数据集,会包含两/三个部分:(指令、输入、输出)或(指令、输出)。如 本论文提出的方法包含几个步骤: ...