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...
1.Prompt-tuning(提示微调): 概念:这种方法使用一个预训练的模型(如BERT、GPT等)来生成对输入提示的响应。在训练过程中,模型的参数会根据给定的目标任务进行微调。 应用:例如,给定一个句子,模型可能会被训练来生成一个总结、续写文本或回答特定问题。 优点:由于模型是在特定任务的提示上进行训练的,因此它在这些任务...
Prompt tuning:针对每个任务,单独生成prompt模板(hard prompt or soft prompt),然后在每个任务上进行full-shot微调与评估,其中预训练模型参数是freeze的。 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...
通过Instruction Tuning,可以提高代码生成的准确性和效率,减少错误和漏洞的可能性。三、总结与比较总的来说,Prompt Tuning和Instruction Tuning都是深度学习模型优化中的重要技术。它们之间的主要区别在于,Prompt Tuning是通过调整输入提示来引导模型生成相关内容,而Instruction Tuning则是通过给定指令训练模型执行特定任务。在...
Instruction Tuning:针对每个任务,单独生成 instruction(hard token),通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务上进行评估泛化能力(zero shot),其中预训练模型参数是 unfreeze 的。Instruction Tuning 和 Prompt 方法的核心一样,就是去发掘语言模型本身具备的知识。而他们的不同点就在于,Prompt 是去激发...
Prompt Tuning通常是指通过对模型的输入进行调整来提高模型的性能，其目的是使模型能够更准确地预测输出。
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术,本文主要介绍这三种技术及其差别。
这里把InstructGPT拆成两个部分,本章只说指令微调的部分,也就是训练三部曲中的第一步,论文中叫SFT(Supervised fine-tuning)。从论文的数据构建和评估中,不难发现OpenAI对于什么是一个更好的模型的定义和大家出现了差异,当谷歌,BigScience联盟还在各种不同的标准任务上评估LM模型能力提升时,OpenAI的重点已经变成了更...
还有一个不同点,就是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。 但是,Prompt也有精调,经过Prompt tuning之后,模型也就学习到了这个Prompt模式,精调之后跟Instruction Tuning有啥区别呢? 这就是Instruction Tuning巧妙的地方了,(我看到的)Prompt tuning都是...
Prompting方法是一种基于提示文本(prompt)输入的参数微调方法。它通过在输入数据中添加提示文本来引导模型生成更加准确和有针对性的输出。这些提示文本可以是问题、描述或指令等形式,有助于提供更具指导性和上下文信息丰富的训练样本。 相较之下,Instruction Tuning方法是一种基于指令注入进行参数微调的技术。它通过直接向模...