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AI新宠:Prompt Learning,用提示学习调教大模型

叶锦鲤 2023-09-26 原文

“提示学习”对于很多人来说都是新名词,Prompt Learning 和 Prompting 这两者之间有什么区别和联系呢?现在的一些大模型如何利用“提示语言”呢?本期直播课为大家做了详细介绍,从 AI 范式的一个变迁,到提示学习(Prompt Learning)和“提示”的有趣小例子!快跟微软 ATP 一起来看看吧!

▍走近“大”模型

目前,当谈及 AI 技术的时候 ,它的最核心的一点 ,就是“模型”这个概念。什么叫模型 ?比如下图的 AI  模型是语言模型 :

那像 ChatGPT 这种大模型,简直就像人类一样拥有智能的模型,那是因为它非常复杂。它是很大的一个神经网络,是有着 1,750 亿个参数的函数,拥有巨大的表现力。

那怎么样才能得到这样一个模型,最早期的时候,也许比下图的神经网络更加简单,像线性回归、支持向量机(SVM)、隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等。

最早期的训练是从零开始的,即 Training From Scratch,但是后来就出现了一个问题,模型变得越来越大, 2012 - 2016 年期间,大量人工智能的深度学习研究集中在如何把神经网络的层数增加、将其结构复杂化,并让结果能有效收敛。

▍大模型与“提示学习”

那什么叫“提示学习”,对应的英文是 Prompt Learning——当有一个大模型 ,例如ChatGPT,不对这个模型本身进行任何的修改的情况下,即不去更新本身这个预训练模型的结构和参数,通过对它增加输入提示信息,然后将下游任务改变为一个文本生成任务。

大家如果想要了解更多关于“提示学习”和“提示”(Prompting)的有趣示例,请前往微软 ATP 的官方 B 站账号「微软智汇AI」观看直播课回放吧!

直播回放地址:https://www.bilibili.com/video/BV1ax4y1T7x4/?spm_id_from=333.999.0.0

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