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...
综上，Instruct Tuning是在pretrain之后的一个finetune手段，方法就是设计大量和任务相关的instruction，让...
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...
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-Tuning微调GPT-4的案例。 Instruction-tuning 是一种微调大型预训练语言模型(如 GPT-4)的方法,可以...
简介:Prompt Tuning和Instruction Tuning是深度学习模型优化中的两种重要技术,它们通过不同的方式提高模型性能。Prompt Tuning通过调整输入提示来引导模型生成相关内容,而Instruction Tuning则通过给定指令训练模型执行特定任务。理解这两种技术的区别和联系,有助于更好地在实际应用中优化模型性能。
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...
指令微调和Prompt Tuning 随着人工智能的不断发展,生成模型在自然语言处理任务中的应用越来越广泛。其中,指令微调(Instruction Fine-Tuning)和Prompt Tuning是两种常见的技术手段,能够提高生成模型在特定任务上的性能。 指令微调是指在生成模型中引入特定的指令或提示,以指导模型生成符合预期的输出。这种方法可以应用于各种...
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...
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...
哪种技术更好取决于具体应用场景和任务需求。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。