fine-tune和prompt的区别 Fine-tune和prompt在自然语言处理领域中是两个不同的概念。 Fine-tune是指在已有的预训练模型的基础上,通过对特定数据集进行有监督的微调,使其更适合于特定的任务。例如,将预训练的语言模型(如BERT、RoBERTa等)在特定领域的数据上进行微调,以提高该领域的文本分类、命名实体识别等任务的...
指的是直接更新模型参数来适配具体任务的方法,与 BERT 时代的 finetune 类似。比如我们有几万条“给文章写标题”的数据,可以通过 full finetune 一个已有的大模型,把它变成一个专门用于“给文章写标题”的模型。Full finetune 的优势是,对具体任务场景往往可以达到最好的效果。它的主要不足是,由于更新了模型全部...
既然fine-tune 这种玩法已经不太好玩下去了,那么就要走向反面,才能继续发展。Fine-tune 是让预训练模型去适配下游任务,于是我们就应该反过来——让下游任务去适配预训练模型。 具体一点,就是:将下游任务的输入建模成适配预训练模型处理的形式,从而更充分地利用预训练模型已有的知识、以更低的成本进行二次学习。 形象来...
本文将用简明扼要、清晰易懂的语言,为大家揭示大模型的三大法宝:Finetune、Prompt Engineering和Reward,并分享一些实际应用和实践经验。 一、Finetune:微调的艺术 Finetune,即微调,是大模型应用中的一项关键技术。在预训练大模型的基础上,通过微调可以使模型更好地适应特定任务的数据分布,从而提高模型的性能。微调的过程...
大家都在讨论大模型,似乎什么都可以与大模型结合,可当初学者也想上手时,却面临一堆令人头大的词汇,什么Prompt、、Embedding、Fine-tuning,看到瞬间头都大了。一堆英文就算了,还不容易查到正确解释,怎么办呢?别担心,本文就用一种有趣的方式让大家认识它们。
0.前言 左图右图prompt基本是一样的，差别只在提示工程这个词是否用中英文表达。我们看到，一词之差，...
大型语言模型(LLM)是人工智能领域中的一颗璀璨明星,其发展潜力与实际应用价值正日益显现。在LLM的研究与发展过程中,出现了两条引人注目的路线:Finetune与Prompt。本文将详细阐述这两条路线的主要内容、优缺点以及未来的发展方向。
既然fine-tune这种玩法已经不太好玩下去了,那么就要走向反面,才能继续发展。Fine-tune是让预训练模型去适配下游任务,于是我们就应该反过来——让下游任务去适配预训练模型。 具体一点,就是:将下游任务的输入建模成适配预训练模型处理的形式,从而更充分地利用预训练模型已有的知识、以更低的成本进行二次学习。
既然fine-tune这种玩法已经不太好玩下去了,那么就要走向反面,才能继续发展。Fine-tune是让预训练模型去适配下游任务,于是我们就应该反过来——让下游任务去适配预训练模型。 具体一点,就是:将下游任务的输入建模成适配预训练模型处理的形式,从而...
prompt就是人工构造模板来靠近Bert在大数据上预训练学习到的先验知识。将Bert finetune分类任务变成mlm任务...