论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.13217代码链接:https://github.com/MaHuanAAA/g_fair_searching研究介绍大型语言模型在上下文学习中表现出了惊人的能力，这些模型可以通过几个输入输出示例构建的上下文进行学习，无需微调优化直接应用于许多下游任务。然而，先前的研究表明，由于训练样本(trainingexamples)、示例顺序(exampleorder)和提示格式(promptformats)的变化，上下文学习可能会表现出高度的不稳定性。因此，构建适当的prompt对于提高上下文学习的表现至关重要。以前的研究通常从两个方向研
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
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
机器之心报道机器之心编辑部来自多伦多大学、滑铁卢大学等机构的研究者受promptengineering的启发，提出一种使用大型语言模型自动生成和选择指令的新算法，在24项任务中有19项达到了人类水平的表现。现阶段，得益于模型规模的扩大和基于注意力架构的出现，语言模型表现出了前所未有的通用性。这些大型语言模型（LLM，largelanguagemodels）在各种不同任务中表现出非凡的能力，其中包括零样本和小样本设置。然而，在模型通用性的基础上，继而引出一个控制问题：我们如何才能让LLM按照我们的要求去做？为了回答这个问题并引导LLM朝着我们期望的行为方向发展，研究者们采取了一系列措施来达到这个
机器之心报道机器之心编辑部来自多伦多大学、滑铁卢大学等机构的研究者受promptengineering的启发，提出一种使用大型语言模型自动生成和选择指令的新算法，在24项任务中有19项达到了人类水平的表现。现阶段，得益于模型规模的扩大和基于注意力架构的出现，语言模型表现出了前所未有的通用性。这些大型语言模型（LLM，largelanguagemodels）在各种不同任务中表现出非凡的能力，其中包括零样本和小样本设置。然而，在模型通用性的基础上，继而引出一个控制问题：我们如何才能让LLM按照我们的要求去做？为了回答这个问题并引导LLM朝着我们期望的行为方向发展，研究者们采取了一系列措施来达到这个
这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。和前两章微调LM和全部冻结的prompt模板相比，微调Prompt范式最大的区别就是prompt模板都是连续型（Embedding），而非和Token对应的离散型模板。核心在于我们并不关心prompt本身是否是自然语言，只关心prompt作为探针能否引导出预训练模型在下游任务上的特定能力。固定LM微调Prompt的范式有以下几个优点性价比高！微调参数少，冻结LM只微调prompt部分的参数无人工参与！无需人工设计prompt模板，
