大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务，单独生成指示，通过在若干个 full-shot 任务上进行微调，然后在具体...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 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 Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 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 Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 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 Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 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 Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
大语言模型的预训练[4]:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务,单独生成指示,通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务上...
大语言模型的预训练[4]:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务,单独生成指示,通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务上...
大语言模型的预训练[4]:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务,单独生成指示,通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任...
随着参数量增加,逐渐过渡到适合大参数量的LLM的第二阶段Prompt Learning(大约GPT-2 2020年之后,参数量1b以上); 第二阶段是使用prompt方法进行提示学习,用In Context Learning(ICT) 在Few shot learning 其他:Prompt在LLM上随着参数量增加效果有所增加,在其他领域如推荐近期也有类似工作,在图预训练模型(GraphMAE等)...
概念:这种方法结合了prompt-tuning和instruction learning(指令学习)。除了使用预训练的模型来生成响应,它还引入了额外的元信息,如任务的指令或示例,以指导模型如何生成响应。 应用:例如,给定一个任务指令和示例输入/输出,模型可能会被训练来模仿示例的输出对于新的输入。 优点:由于引入了额外的元信息,模型在任务上的性...