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...
大语言模型的预训练[4]:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented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,然后在具体的任务上...
大语言模型的预训练[4]:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented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,然后在具体的任务上...
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,然后在具体的任...
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...
第一节课:Prompt Learning 概述 介绍prompt的基本概念 介绍衍生的instruction learning以及两者区别 第二节课:论文解读1 paper1:Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners ❝ 论文会议:ICLR 2022 本文提出了一个新的概念 instruction tuning,就是将很多数据集都表示成指令的形式,来进行fine-tune,从而大大提...
Multi-Prompt Learning Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners (FLAN) – 9.3 ICLR 2022 本文提出了基于超大模型的零样本学习方法,该论文正接受ICLR 2022评审,获得4个8分的高分。本文针对62个数据集,每个精心设计了10组人工Prompt和Answer(文中所提的Instruction),然后利用一个预训练的137B的Decoder-onl...