prompt概念的运用要早于instruct。对于生成式模型来讲prompt一直都指模型的启动输入,也就是整体叫prompt,instruct是prompt概念在instructGPT出现后的的一种新的组织形式。 Prompt Learning 针对单个任务的,泛化能力不如指示学习。 Instruct Learning经过多任务的微调后,也能在其他任务上做zero-shot。零样本文本分类(zero-s...
指示学习和提示学习的目的都是去挖掘语言模型本身具备的知识。不同的是 Prompt 是激发语言模型的补全能力，例如根据上半句生成下半句，或是完形填空等。Instruct 是激发语言模型的理解能力，它通过给出更明显的指令，让模型去做出正确的行动。通过下面的例子来理解这两个不同的学习方式：提示学习：老师讲解的通俗易懂...
《Introduction to the Prompt Learning 》 另外John老师还做了《提示学习前沿论文解读课》,课程将从instruction tuning、Self-Instruct以及Black-box Prompt Learning三项技术入手,通过理论(3篇论文解读)+实战(LORA微调大模型)的方式,5节课全方位带大家深度掌握大型语言模型提示学习系列知识。 0.01元解锁 《提示学习前沿...
连续的prompt：这种主要是将prompt视为可训练的向量加入的模型中，和MRC和QA就有很大的差别了。目前的基...
第四范式:预训练-提示-预测范式(Prompt工程):当前进入了Prompt Learning提示学习的新范式,使用Few shot或者Zero-shot即可完成下游任务。 第四范式(提示学习),相比上一代两阶段(pretrain+finetune)范式,不需要针对具体任务做领域微调,只需通过prompt提示词描述下游任务就行, 模型参数都不用更新。
而这一切,就需要用到Instruct learning,所谓指令学习,它一般发生在微调阶段,所以通常也叫做指令微调(SFT),我们曾经在微调一章有介绍,区别于传统的模型微调,指令微调的核心不在于学习知识,而在于学习更多的任务类型及回答方式和风格,这里有个细节,如果留心的话,你会发现文心一言,chatgpt等大语言模型在回答不同类型问题...
人工智能 深度学习(Deep Learning) ChatGPT Prompt工程如此强大,我们还需要模型训练吗?Fine tune成本高,而且看起来影响模型zero shot或者通用领域方面的能力,所以看起来现在有很大的趋势都是更多利用提示词工程。对于新信息,模…显示全部 关注者699 被浏览260,934...
d. 训练方法:使用 in-context learning,Tk-INSTRUCT 其中 k 代表示例的数量,k=2 代表 2 个示例。训练 2 个 epoch,输入最大长度设置为 1024,输出设置为 128,学习率采用 1e-5。 4.3 Contribution 在新的 benchmark 上比 T5、GPT3、T0 和 GPT3-Instruct 效果好,其中实验表明更多任务和模型规模增大有利于模...
升级Instruction Tuning:FlanT0InstructGPTTKInstruct 哈哈只要你细品,你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入,部分认为instruction是prompt的子集,部分认为instruction是句子类型的prompt。...T5的预训练没有LM目标,因此使用了prompt-tunning中以LM任务继续预训练的T5-LM 指令多样性:T0使用的是PromptSource的...