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...
Prompt Tuning通常是在训练过程中进行的，可以通过对模型的输入进行微调来改善模型的性能。 Instruction Tun...
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...
如果任务需要模型对特定任务和上下文进行理解并生成准确和有用的输出,则Prompt-tuning可能更为适合。如果任务需要模型执行特定的操作或任务,则Instruction-tuning可能更为适合。通常情况下,这两种技术都可以在特定的应用场景中为语言模型提供优化和改进。 为何Prompt的设计很重要 在使用语言模型执行任务时,Prompt的设计非常...
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!
它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大...
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...