总的来说,Prompt Tuning和Instruction Tuning都是深度学习模型优化中的重要技术。它们之间的主要区别在于,Prompt Tuning是通过调整输入提示来引导模型生成相关内容,而Instruction Tuning则是通过给定指令训练模型执行特定任务。在实际应用中,可以根据具体任务的需求选择适合的优化技术。然而,这两种技术也有一些共同之处。它们都...
总之，这些方法都有助于提高大型语言模型的生成能力和上下文理解能力，但是它们的方法和目的略有不同。Prompt-tuning和instruction-tuning通常用于特定任务的优化，而Chain-of-thought通常用于提高模型的生成能力和上下文理解能力。附录：GPT-4生成的使用Instruction-Tuning微调GPT-4的案例 这是GPT-4给出的如何使用Instruction...
2.Instruction-tuning(指令微调): 概念:这种方法结合了prompt-tuning和instruction learning(指令学习)。除了使用预训练的模型来生成响应,它还引入了额外的元信息,如任务的指令或示例,以指导模型如何生成响应。 应用:例如,给定一个任务指令和示例输入/输出,模型可能会被训练来模仿示例的输出对于新的输入。 优点:由于引入...
finetune与pretrain的区别仅在于finetune的输入改成了prompt模板。
Instruction Tuning 和 Prompt 方法的核心一样,就是去发掘语言模型本身具备的知识。而他们的不同点就在于,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 Tuning 则是激发语言模型的理解能力,通过给出更明显的指令,让模型去理解并...
这里把InstructGPT拆成两个部分,本章只说指令微调的部分,也就是训练三部曲中的第一步,论文中叫SFT(Supervised fine-tuning)。从论文的数据构建和评估中,不难发现OpenAI对于什么是一个更好的模型的定义和大家出现了差异,当谷歌,BigScience联盟还在各种不同的标准任务上评估LM模型能力提升时,OpenAI的重点已经变成了更...
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!
Prompt-Only Tuning 第二个实验是:自学习更好的 prompt 标识,不对 LM 进行 fine-tuning ▲仅对 prompt 进行学习 上图中的 AutoPrompt 是指自动搜索离散 prompt。All Parameters 则是对 LM 做了 fine-tuning 的一组对照结果。 实验结论:Prompting 根本打不过 finetuning (不过作者说这可能并不矛盾,可能只是因为...
模型微调(Fine-tuning)、提示学习(Prompt-learning)、指示学习(Instruction-tuning)对比,数据源于计算机行业:大模型深度复盘科技变革加速-230522(39页).pdf。