其中,影响 LLM 应用程序性能的因素也有很多,比如数据、模型、系统、流程等等,此外涉及的技术方案也有很多,比如 In-Context Learning、Few-shot Learning、RAG 和 Fine-tuning 等。 如何综合考虑以上的因素并合理利用相关技术是一个比较有挑战的工作,其中一种常见的错误是认为这个过程是线性的,如下图所示,首先 Prompt ...
在构建基于大型语言模型(LLM)的应用时,通常不可能立即使用模型而无需任何调整。为了保持高实用性,我们可以选择以下几种方法之一: Prompt Engineering(提示工程)Fine-tuning(微调)RAG(Retrieval-Augmente…
提示工程(Prompt Engineering),也称为In-Context Prompting,是指在不更新模型权重的情况下如何与 LLM 交互以引导其行为以获得所需结果的方法。 在提示工程中,任务的描述会被嵌入到输入中。例如,不是隐含地给予模型一定的参数,而是以问题的形式直接输入。 提示工程的典型工作方式是将一个或多个任务转换为基于提示的数...
随着人工智能技术的不断发展,Finetune与Prompt的研究也将取得更大的突破。一方面,Finetune在模型适应性与泛化能力方面的优势使其成为未来LLM发展的重要方向。另一方面,随着计算资源的不断提升与优化,Prompt方法在训练速度与资源消耗方面的优势也将会得到进一步体现。总的来说,Finetune与Prompt作为LLM的两条发展路线,各有...
DiffusionGPT 是一种文本到图像生成框架,其使用 LLM 解析不同的 prompt,并可从一个思维树(Tree-of-Thought)结构(同样也整合了人类反馈)中选择最合适的生成模型。 论文标题:ReFT:Reasoning with Reinforced Fine-Tuning 论文地址:https://arxiv.org/abs/2401.08967 这篇论文提出了 Reinforced FineTuning (ReFT,强化...
1. Prompt Tuning含义 以GPT-3、PET为首提出一种基于预训练语言模型的新的微调范式——Prompt-Tuning ,其旨在通过添加模板的方法来避免引入额外的参数,从而让语言模型可以在小样本(Few-shot)或零样本(Zero-shot)场景下达到理想的效果。Prompt-Tuning又可以称为Prompt、Prompting、Prompt-based Fine-tuning等。
这篇论文提出了 Reinforced FineTuning (ReFT,强化微调)技术,可提升大型语言模型在数学问题求解等任务上的推理能力。其做法是将监督式微调与强化学习组合起来使用,可在不使用额外训练数据的前提下取得优于标准微调的结果。 论文标题:RAG vs Fine-tuning:Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture ...
Fine-tuning、Adapter-Tuning和Prompt Tuning是三种主流的微调技术,各有特点,共同构成了LLM微调技术的丰富体系。 2. Fine-tuning技术深度剖析 Fine-tuning是最常用的微调技术,其核心思想是将预训练的模型参数作为基础,通过全量数据训练,使模型更好地适应特定任务。此技术的关键在于参数的全量更新,虽然效果显著,但会因...
这篇论文提出了 Reinforced FineTuning (ReFT,强化微调)技术,可提升大型语言模型在数学问题求解等任务上的推理能力。其做法是将监督式微调与强化学习组合起来使用,可在不使用额外训练数据的前提下取得优于标准微调的结果。 论文标题:RAG vs Fine-tuning:Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture ...
这篇论文提出了 Reinforced FineTuning (ReFT,强化微调)技术,可提升大型语言模型在数学问题求解等任务上的推理能力。其做法是将监督式微调与强化学习组合起来使用,可在不使用额外训练数据的前提下取得优于标准微调的结果。 论文标题:RAG vs Fine-tuning:Pipelines, Tradeoffs, and a Case Study on Agriculture ...