大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务，单独生成指示，通过在若干个 full-shot 任务上进行微调，然后在具体...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
3.1.Instruction Learning 与 Prompt Learning 相同之处: 核心一样,就是去发掘语言模型本身具备的知识 不同之处: 不同点就在于,Prompt 是去激发语言模型的补全能力,比如给出上半句生成下半句、或者做完形填空,都还是像在做 language model 任务;而 Instruction Learning 则是激发语言模型的理解能力,通过给出...
3.1.Instruction Learning 与 Prompt Learning 相同之处: 核心一样,就是去发掘语言模型本身具备的知识 不同之处: 不同点就在于,Prompt 是去激发语言模型的补全能力,比如给出上半句生成下半句、或者做完形填空,都还是像在做 language model 任务;而 Instruction Learning 则是激发语言模型的理解能力,通过给出...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot!
此外在ChatGPT和GPT-4的训练过程中,OpenAI雇佣了大量的外包团队手动编写大量的高质量提示样本,它被OpenAI叫做指示学习(Instruction Learning),但他的本质也是离散的提示学习。提示学习的第二个阶段是启发式搜索提示,代表性的算法有AutoPrompt等。它们的提出主要是为了解决人工设计的提示效果不稳定的问题,希望借助于模型的...
推理:Instruction + Context + Input Data 信息提取:Instruction + Context + Input Data + Output Indicator 1.2 CRISPE Prompt Framework 另一个我觉得很不错的 Framework 是Matt Nigh的 CRISPE Framework,这个 framework 更加复杂,但完备性会比较高,比较适合用于编写 prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义: ...
推理:Instruction + Context + Input Data 信息提取:Instruction + Context + Input Data + Output Indicator 1.2 CRISPE Prompt Framework 另一个我觉得很不错的 Framework 是Matt Nigh的 CRISPE Framework,这个 framework 更加复杂,但完备性会比较高,比较适合用于编写 prompt 模板。CRISPE 分别代表以下含义: ...