这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
背景在生产过程中，由于磁盘空间、保留周期等因素，会对系统、应用等日志提出要求，要求系统日志定期进行轮转、压缩和删除，从而减少开销，而系统自带的logrotate 则是一个简单又实用的小工具，下面着重介绍一下，满足日常需求。语法Usage:logrotate[OPTION...] 常用参数：-f非设定周期内强制运行-d调试，对日志模拟进行操作-v可视化执行过程结果其它参数不常用，详情见下：[root@test01~]#logrotate--helpUsage:logrotate[OPTION...]-d,--debugDon'tdoanything,justtest(implies-v)-f,
背景在生产过程中，由于磁盘空间、保留周期等因素，会对系统、应用等日志提出要求，要求系统日志定期进行轮转、压缩和删除，从而减少开销，而系统自带的logrotate 则是一个简单又实用的小工具，下面着重介绍一下，满足日常需求。语法Usage:logrotate[OPTION...] 常用参数：-f非设定周期内强制运行-d调试，对日志模拟进行操作-v可视化执行过程结果其它参数不常用，详情见下：[root@test01~]#logrotate--helpUsage:logrotate[OPTION...]-d,--debugDon'tdoanything,justtest(implies-v)-f,
前言：在zookeeper学习的时候，执行jsp命令查看zookpper运行状态的时候发现报错：-bash:jps:commandnotfound翻阅了一大批文章，不是东拼西凑，就是缺斤少两，于是乎，本人萌生了第一次写博客的想法，复盘的同时，顺便记录一下此次踩坑的经过，开始吧，GOGOGO！发现报错，根据查阅到的资料说明：产生的原因是Java的环境变量出错执行whereisjava发现一串奇怪的路径，说明这只是java的执行路径，而非java的安装路径。执行whichjava来获取java路径：我们发现又一个奇怪的路径，其实这是对java路径的一个软链接，查询此软链接的指向：查询这个指向的真实
前言：在zookeeper学习的时候，执行jsp命令查看zookpper运行状态的时候发现报错：-bash:jps:commandnotfound翻阅了一大批文章，不是东拼西凑，就是缺斤少两，于是乎，本人萌生了第一次写博客的想法，复盘的同时，顺便记录一下此次踩坑的经过，开始吧，GOGOGO！发现报错，根据查阅到的资料说明：产生的原因是Java的环境变量出错执行whereisjava发现一串奇怪的路径，说明这只是java的执行路径，而非java的安装路径。执行whichjava来获取java路径：我们发现又一个奇怪的路径，其实这是对java路径的一个软链接，查询此软链接的指向：查询这个指向的真实
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说）无需额外的分类层的参数引入，微调成本低标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比MRC微调和预训练的Gap更小，任务转化成LM任务后一致性高T5paper:2019.10ExploringtheLimitsofTransferLearni
这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说）无需额外的分类层的参数引入，微调成本低标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比MRC微调和预训练的Gap更小，任务转化成LM任务后一致性高T5paper:2019.10ExploringtheLimitsofTransferLearni
