BERT这种训练方式让模型在文本生成方面有很强的能力，因此，大家发现有时候不一定需要做fine-tuning即可让模型帮我们解决感兴趣的任务。只要我们把希望输出的部分删除掉，然后尽量构造与该输出有关的其它tokens即可。这就是prompt-tuning的一种想法！与输出相关的tokens组成的上下文信息即可理解为是一个prompt。Prompt通常...
d)Instruction tuning促进了prompt tuning的效果,在所有场景下,FLAN的prompt tuning效果有明显提升,在低资源设置下更是如此。 图7: instruction tuning对于prompt tuning的促进 4 FLAN finetune 经过前面的工作后,大家发现了收集大量数据集然后整理成instruction形式给语言模型finetune可以提升模型提升以及在新任务上的泛化...
在此说明下prompt方法的发展思路,一开始大家通过完形填空的方式发掘语言模型的能力,在few-shot上获取比较好的效果,因为完形填空更符合预训练的形式,后面p-tuning提出连续的token,但是还是依赖hard token作为初始化,并且比较敏感,也是在full-shot上证明了prompt方法比传统的finetune好,之前大家更多关注的是few-shot上的效...
微调大模型(Finetuning Large Language Models)—Instruction_tuning(三),指令微调,个人理解就是搞prompt模板,从而对输出内容进行标准化输出,本节实验感觉没啥内容,看看就好。
在此说明下 prompt 方法的发展思路,一开始大家通过完形填空的方式发掘语言模型的能力,在 few-shot 上获取比较好的效果,因为完形填空更符合预训练的形式,后面 p-tuning 提出连续的 t…
Instruction tuning is a technique for fine-tuning large language models (LLMs) to improve model performance on natural language instruction following.
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提升了模型...
Google Research在2021年的论文《Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners》中提出了instruction-tuning。Google认为instruction-tuning是一种简单的方法来提高语言模型的zero-shot学习能力。 指令微调的动机是提高语言模型对自然语言处理指令的响应能力。这个想法是,通过使用监督来教授语言模型执行通过指令描述的任务...
在NLP 领域,pretrain-finetune 和 prompt-tuning 技术能够提升 GPT-3 等大模型在各类任务上的性能,但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出。为了进一步挖掘零样本场景下的模型性能,谷歌 Quoc Le 等研究者训练了一个参数量为 1370 亿的自回归语言模型 Base LM,并在其中采用了全新的指令调整(instruction ...
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...