本文的主要研究如何通过指令微调(instruction finetuning)来训练自然语言处理(NLP)模型以更好地泛化到未见过的任务。 最近的一些研究表明,指令微调可以使模型更好地响应指令,并减少少量示例的需求。本文通过两种实验来探究指令微调的影响:一是模型规模与任务数量的影响;二是指令微调对模型推理能力的影响。研究结果表明,...
第四步:instruction-finetuning(引导型fine-tune) 文章采用3种实验机制,对模型进行双向的图文训练,以增强模型在图文融合能力和模型表现。 让模型从报告生成CXR:医疗报告作为input,“请生成CXR”作为标准instruction,模型产出CXR 让模型从CXR生成报告:医疗图像作为input,“请基于CXR图像生成报告”作为标准instruction,模型产...
该模型的微调版本是 F(ine-tuneed)-lan(gauge)-PaLM 即FlanPaLM,该论文还对从 80M 参数到 11B 参数版本的 T5 模型进行了微调。 Flan Finetuning 任务混合物。 先前的文献表明,增加指令微调中的任务数量可以提高对未见任务的泛化能力。 在本文中,我们通过组合先前工作中的四种混合来扩展到 1,836 个微调任务: ...
该模型的微调版本是 F(ine-tuneed)-lan(gauge)-PaLM 即FlanPaLM,该论文还对从 80M 参数到 11B 参数版本的 T5 模型进行了微调。 Flan Finetuning 任务混合物。 先前的文献表明,增加指令微调中的任务数量可以提高对未见任务的泛化能力。 在本文中,我们通过组合先前工作中的四种混合来扩展到 1,836 个微调任务: ...
finetuning_dataset = load_dataset(finetuning_dataset_path) print(finetuning_dataset) 1. 2. 3. 输出结果如下: DatasetDict({ train: Dataset({ features: ['question', 'answer', 'input_ids', 'attention_mask', 'labels'], num_rows: 1260 ...
位于本文中心的最大模型是 PaLM 模型。 该模型的微调版本是 F(ine-tuneed)-lan(gauge)-PaLM 即FlanPaLM,该论文还对从 80M 参数到 11B 参数版本的 T5 模型进行了微调。 4 Flan Finetuning 任务混合: 先前的文献表明,增加指令微调中的任务数量可以提高对未见任务的泛化能力。 在本文中,我们通过组合先前工作中的...
这是一篇题为《COIG-CQIA: Quality is All You Need for Chinese Instruction Fine-tuning》的论文,作者来自多个国内外高校,简单来说,他们提出了一个中文指令微调数据集COIG-CQIA(全称为Chinese Open Instruction Generalist-Quality Is All You Need )。
前两天在Arxiv上刷到一篇颇具亮点的论文，题目为《Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners》。这个标题与GPT-3的《Language Models are Few-Shot Learners》有些相似之处，让人不免怀疑是蹭热度之作，然而点进论文后发现，此篇出自Quoc V.Le团队，内容则揭示了一个名为Instruction Tuning的...
一、前言 最近，一篇关于语言模型的论文在学术界引起了轰动，它提出了一个名为“Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners”的概念。这一概念与GPT-3类似，即语言模型是零样本学习者。在仔细阅读论文后，我们发现Quoc V.Le团队提出了一个名为Instruction Tuning的新概念，它通过精调大模型显著...
论文:Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning 在BLOOM 和 mT5 上实验了 Multitask prompted finetuning 的效果。 模型:实验的都是多语言模型,文中使用了 BLOOM 和 mT5 数据:仍然采用公开数据集 prompt finetuning 采用的 prompt 也被分成三种形式进行测试: ...