Prompt-tuning、instruction-tuning和chain-of-thought都是用于训练大型语言模型的方法，它们都有助于提高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：Prompt-tuning是一种使用自然语言提示（prompt）的方法，以指导模型生成特定的输出。这种方法的目的是通过对模型进行定向训练，使其在特...
Prompt-tuning、Instruction-tuning 和 Chain-of-thought 是自然语言处理(NLP)中的三种方法,它们都与使用自然语言提示进行模型调优有关。这些方法旨在改进模型在特定任务上的性能,通常是通过提供更具体、更相关的提示来实现的。下面是对这三种方法的简要解释: 1.Prompt-tuning(提示微调): 概念:这种方法使用一个预训练...
通过Instruction Tuning,可以提高代码生成的准确性和效率,减少错误和漏洞的可能性。三、总结与比较总的来说,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...
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...
总的来说，Prompt Tuning、Instruction Tuning、Code Tuning和Image Generation（ICT）都是图像生成领域的技...
Instruction Tuning:针对每个任务,单独生成 instruction(hard token),通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务上进行评估泛化能力(zero shot),其中预训练模型参数是 unfreeze 的。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...
Prompt-Tuning、Instruction-Tuning和Chain-of-Thought是近几年十分流行的大模型训练技术,本文主要介绍这三种技术及其差别。
目前In-context Learning依然与普通的fine-tuning有一定差距,且预测的结果方差很大,同时也需要花费时间考虑template的构建。 2. Instruction-Tuning(指令学习) 面向超大规模模型第二个Prompt技术是指令学习。其实Prompt-Tuning本质上是对下游任务的指令,简单的来说:就是告诉模型需要做什么任务,输出什么内容。上文我们提及到...
Prompt-Tuning自从GPT-3被提出以来,从传统的离散、连续的Prompt的构建、走向面向超大规模模型的In-Context Learning、Instruction-tuning和Chain-of-Thought。 自从GPT、EMLO、BERT的相继提出,以 Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中被广泛使用,其先在 ...
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...