Instruction tuning目前是值得研究的方向,可以显著增强语言模型in-context learning能力。 回顾下以前的监督学习范式,训练好的模型只使用于特定领域,特定任务,遇到训练数据中不涉及的领域或者任务时大概率会歇菜。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...
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...
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...
常规In-context Learning(Regular ICL):模型的输入示例是符合正确的语义且与标签匹配的,这样的情况下,模型的先验语义知识以及对输入-标签映射的学习能力都可以发挥作用,使得In-context Learning的表现更好。 翻转标签的In-context Learning(Flipped-Label ICL):将输入的示例的“Positive”与“Negative”标签翻转,原本积极...
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...
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...
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...
最近,在语言模型领域取得了巨大的进展,部分是因为它们可以通过In-Context- Learning ( ICL)来完成各种复杂的任务。在ICL中,模型在执行未见过的用例之前,会首先接收一些输入-标签对的示例。一般来说,ICL对模型的增强,有以下原因: 按照上下文示例的格式,利用预训练阶段得到的语义先验知识来预测标签(例如,当看到带有“正...
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...
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 ...