指令生成: 第一步,SELF-INSTRUCT以自举方式从一小组人类编写的种子指令生成新指令。任务池初始包含175个任务(每个任务1个指令和1个实例)。在每个步骤中,从池中抽取8个任务指令作为上下文示例。其中6个指令来自人类编写的任务,2个来自之前步骤中模型生成的任务,以促进多样性。提示模板展示在表5中。 分类任务识别: 由...
再用这些生成的数据来指令微调训自己, 从而提高模型自己的能力。 因此核心思想就是生成 指令遵循数据 数据生成 指令数据由指令、输入、输出组成。如下图,作者的数据生成piple包含四个步骤:1)生成任务指令,2)确定指令是否代表分类任务,3)使用输入优先或输出 优先方法 生成实例,4)过滤低质量的数据。 1 指令生成 首先...
大规模“指令调整”的语言模型,即指令微调的LLM,已经表现出非凡的零样本能力,尤其是推广新任务上。 然而,这些模型严重依赖于人类编写的指令数据,而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制,因此阻碍了调整模型的通用性。 基于上述背景,作者提出了Self-instruct框架,一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高的指...
大规模“指令调整”的语言模型,即指令微调的LLM,已经表现出非凡的零样本能力,尤其是推广新任务上。 然而,这些模型严重依赖于人类编写的指令数据,而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制,因此阻碍了调整模型的通用性。 基于上述背景,作者提出了Self-instruct框架,一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高的指...
Self-Instruct 论文解读:利用大模型自己给自己生成指令数据,指令数据自动生成,如下图,作者的数据生成piple包含四个步骤:1)生成任务指令,2)确定指令是否代表分类任务,3)使用输入优先或输出优先方法生成实
大规模“指令调整”的语言模型,即指令微调的LLM,已经表现出非凡的零样本能力,尤其是推广新任务上。 然而,这些模型严重依赖于人类编写的指令数据,而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制,因此阻碍了调整模型的通用性。 基于上述背景,作者提出了Self-instruct框架,一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高的指...
大规模“指令调整”的语言模型,即指令微调的LLM,已经表现出非凡的零样本能力,尤其是推广新任务上。 然而,这些模型严重依赖于人类编写的指令数据,而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制,因此阻碍了调整模型的通用性。 基于上述背景,作者提出了Self-instruct框架,一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高的指...
大规模“指令调整”的语言模型,即指令微调的LLM,已经表现出非凡的零样本能力,尤其是推广新任务上。 然而,这些模型严重依赖于人类编写的指令数据,而这些数据通常在数量、多样性和创造力方面受到限制,因此阻碍了调整模型的通用性。 基于上述背景,作者提出了Self-instruct框架,一个通过预训练语言模型自己引导自己来提高的指...