比如,长尾现象、依赖于LM的效果等。Self-Instruct生成的结果可能存在很大的类别偏差。 五、总结 Self-Instruct 通过新生成的指令微调LM,能够提升大模型的指令遵循能力。该框架从语言模型中生成指令、输入和输出样本,然后再使用它们来微调原始模型。 参考 Self-Instruct: Aligning Language Models with Self-
SELF-INSTRUCT是基于一个发现:即大型预训练的语言模型在遇到上下文中的一些现有指令时,可以被提示生成新的指令,这提供了一种从一小部分人类编写的指令种子中扩充指令数据的方法 因此,可以以引导的方式产生一个多样化的指令集。例如,利用作者编写的175个任务(每个任务有1条指令和1个实例)可以作为任务池。 先从种子池...
文章《SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions》一文提出了SELF-INSTRUCT,一个通过引导生成预训练的语言模型来提高其指令跟随能力的框架,该框架从语言模型中生成指令、输入和输出样本,然后在使用它们来微调原始模型之前对它们进行过滤。 将该方法应用于vanilla GPT3,实验表明SUPER-NATURALI...
生成指令统计显示，52K指令对应82K实例，比例约1：1.5。多样性分析揭示了生成指令与种子指令的关联，计算ROUGE-L重叠度评估生成指令质量。文章实验表明，使用SELF-INSTRUCT技术后，GPT3性能显著提升33.1%，与InstructGPT001性能基本持平，结合标记指令集进一步提升性能3。ALpaca的使用方法见：github.com/peng...
文章《SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions》旨在解决指令微调依赖人类编写数据的问题，通过提高指令质量来提升模型泛化性和创造性。该文章提出了一种框架，利用语言模型的自生成能力提高其遵循指令的能力，无需大量人工标注数据，降低指令微调成本与难度。实验显示，生成指令...
论文阅读_Self_instruct 论文信息 name_en: Self-Instruct: Aligning Language Model with Self Generated Instructions name_ch: 自引导:用自我生成的指令调整语言模型 paper_addr: http://arxiv.org/abs/2212.10560 date_read: 2023-03-16 date_publish: 2022-12-20...
SELF-Instruct paper: 2022.12, SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions https://github.com/yizhongw/self-instruct https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca#data-generation-process 一语道破天机:类似非线性插值,通过LLM的生成多样性做Bootstrap对种子指令集进行不定向扩充 ...
Self-instruct: Aligning language model with self generated instructions SELF-QA Unsupervised Knowledge Guided alignment Self-Consuming Generative Models Go MAD Tagged back-translation. Becoming self-instruct: introducing early stopping criteria for minimal instruct tuning ...
SELF-Instruct paper: 2022.12, SELF-INSTRUCT: Aligning Language Model with Self Generated Instructions https://github.com/yizhongw/self-instruct https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca#data-generation-process 一语道破天机:类似非线性插值,通过LLM的生成多样性做Bootstrap对种子指令集进行不定向扩充 ...
Self-instruct: Aligning language model with self generated instructions SELF-QA Unsupervised Knowledge Guided alignment Self-Consuming Generative Models Go MAD Tagged back-translation. Becoming self-instruct: introducing early stopping criteria for minimal instruct tuning ...