而对于新任务,只有在模型规模达到一定程度时,instruction tuning才能带来实质提升,在模型规模不够时,instruction tuning反而会给新任务带来损失,一种可能猜测是模型容量不够,导致在新任务下表现糟糕。 图6: FLAN模型规模的影响 d)Instruction tuning促进了prompt tuning的效果,在所有场景下,FLAN的prompt tuning效果有明显...
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...
《MIMIC-IT: Multi-Modal In-Context Instruction Tuning》是新加坡南洋理工大学 S-Lab和微软的一个工作,其提出了一个目前公开的最大的多模态In-Context指令微调数据集,同时也基于这个数据集和OpenFlamingo训练了多模态大模型Otter。 MIMIC-IT: Multi-Modal In-Context Instruction Tuningarxiv.org/pdf/2306.05425...
上面关于in-context learning的介绍可能会让人感到些许困惑,instruction tuning也算是其中一种,但是instruction里不一定有演示示例,我个人想法也是如此,如果大多数instruction里也会提及对应的任务示例,但是不排除部分instruction只涉及到任务定义,所以前面将in-context learning跟任务示例强绑定可能就不太严谨了。但是大家能理...
除此之外,前面提及的instruction tuning也属于supervised training的一种。In-context learning系列之instruction tuning 4 总结 In-context learning中的supervised traing,目的是在预训练跟ICL下游任务间插入一个中间训练阶段,让模型在ICL数据上进行充分训练,更新模型参数或者新增参数,缩小模型预训练跟下游ICL之间的差距。这...
指令微调(Instruction tuning) 指令微调是一种提高模型性能的常用技术,它将各种自然语言处理(NLP)任务调整为指令的形式输入 给模型(例如,“问题:以下句子的情感是什么?答案:积极的“)。然而,由于该过程使用自然语言标 签,一个悬而未决的问题是,它是否提高了学习输入-标签映射的能力,亦或是增强了学习并应用语义先 ...
作为对文章的拓展,文章还通过实验分析了Instruction tuning(指令微调)对先前提到的使用先验知识和学习输入-标签映射着两种能力的影响。Instruction tuning通过在微调阶段,用自然语言对任务进行描述并加入prompt中,来提高模型回答自然语言指令的能力[6]。同样通过先前设计的两种实验对普通预训练模型(PaLM)和指令微调模型(Flan...
指令微调(Instruction tuning) 指令微调是一种提高模型性能的常用技术,它将各种自然语言处理(NLP)任务调整为指令的形式输入 给模型(例如,“问题:以下句子的情感是什么?答案:积极的“)。然而,由于该过程使用自然语言标签,一个悬而未决的问题是,它是否提高了学习输入-标签映射的能力,亦或是增强了学习并应用语义先验知识...
另外还有部分研究专注于Instruction tuning,构建更好的任务描述让模型去理解,而不是只给几个例子(demonstration),比如LaMDA-PT[2]、FLAN[3]。 自监督ICL训练 有监督的数据毕竟是有限的,于是开始有研究者思考能不能借鉴预训练的方式,自监督地进行ICL训练。比如MetaAI的一篇工作[4]就很巧妙地把语言模型的一些任务转化...
另外还有部分研究专注于 Instruction tuning，构建更好的任务描述让模型去理解，而不是只给几个例子（demonstration），比如 LaMDA-PT、FLAN。自监督 ICL 训练有监督的数据毕竟是有限的，于是开始有研究者思考能不能借鉴预训练的方式，自监督地进行 ICL 训练。根据 ICL 的格式将原始数据转换成 input-output 的 pair ...