效果评估：Prompt2Model 支持在实际数据集上进行模型测试和评估，使得在部署模型之前就能进行初步预测和性能评估，从而提高了模型的可靠性。这些特点使 Prompt2Model 框架成为一个强大的工具，能够高效地完成自然语言处理系统的构建过程，并且提供了先进的功能，如数据自动收集、模型评估以及用户交互界面的创建。实验与结果 ...
Prompt2Model的核心是自动数据收集系统,它利用数据集检索和基于 LLM 的数据集生成来获取与用户需求相关的标记数据。 然后,检索预训练的模型,并根据收集的数据集的训练分割进行微调。 最后,在相同数据集的测试分割上评估训练的模型,并选择创建一个可用于与模型交互的 Web UI。
基于以上背景,本文提出了 Prompt2Model,该系统保留了通过Prompt以轻量级方式指定系统行为的能力,同时仍然可以生成可部署的专用模型,保留了其所有优点。「Prompt2Model被设计为一个自动化管道,从用户的Prompt中提取必要的任务信息,然后通过三个渠道(数据集检索、数据集生成、模型检索)自动收集和合成特定于任务的知识,最...
Prompt2Model框架包括检索现有的数据集、生成训练数据、搜索与训练模型、微调训练、自动化评估和部署等多个步骤。 三个任务的实验结果证明,给出相同的少样本提示作为输入,Prompt2Model可以训练出一个比大型语言模型更强的小模型,在参数量仅为gpt-3.5-turbo的1/700的情况下,实现了20%的性能提升。 Prompt2Model框架 P...
Prompt2Model框架包括检索现有的数据集、生成训练数据、搜索与训练模型、微调训练、自动化评估和部署等多个步骤。 三个任务的实验结果证明,给出相同的少样本提示作为输入,Prompt2Model可以训练出一个比大型语言模型更强的小模型,在参数量仅为gpt-3.5-turbo的1/700的情况下,实现了20%的性能提升。
Prompt2Model is a framework for generating a small yet accurate model from a prompt. 类似于GPT-3的语言生成模型(LLM)提供了一种通过“prompt提示”实现的轻量级的自然语言处理系统构建范式。从业者现在可以编写一个prompt提示,指定预期的系统行为(可以选择性地提供一些演示),然后要求LLM通过text completion生成所...
最近,卡内基梅隆大学和清华大学的研究人员提出了一种通用的模型构造方法Prompt2Model,开发者只需要构造自然语言提示,就可以训练出一个可用于指定任务的模型,并易于部署。 Prompt2Model框架包括检索现有的数据集、生成训练数据、搜索与训练模型、微调训练、自动化评估和部署等多个步骤。
大模型虽然通用性强,但在某些专业领域内可能显得过于庞大,不够精准。因此,有研究提出结合LLM来辅助训练专注于特定任务的小模型。接下来要介绍的,正是这样一种方法。 相关论文提出了Prompt2Model框架,它能够通过自然语言的任务描述,训练出既专门化又易于实施的模型。这一方法融合了数据检索、预训练模型利用、LLM生成数据...
在日语到代码转换任务中,Prompt2Model 系统的表现不如 GPT-3.5-turbo。 这可能是因为生成的数据集质量不高,以及缺乏适当的预训练模型等原因所致。 综合而言,Prompt2Model 系统在多个任务上成功生成了高质量的小型模型,极大地减少了对人工标注数据的需求。然而,在某些任务上仍需要进一步改进。
在Prompt2Model的架构下,用户可以通过简单的文本指令定义任务目标,系统则自动完成从数据准备到模型训练的一系列流程。这一过程中,既有对已有资源如公开数据集和预训练模型的充分利用,也有通过大型语言模型(LLM)生成新数据以丰富训练样本的创新实践。例如,在处理某一特定领域的文本分类问题时,Prompt2Model能够快速定位相关...