重庆最大的网站制作公司,公路机电工程建设网站,解析域名就可以做网站,室内设计好学吗文章目录 “预训练微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结 “预训练微调大模型”的模式
经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识#xff0c;很容易向下游任务迁移。NLP应用人员可以根据自己… 文章目录 “预训练微调大模型”的模式以提示/指令模式直接使用大模型“预训练微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同小结 “预训练微调大模型”的模式
经过预训练的大模型所习得的语义信息和所蕴含的语言知识很容易向下游任务迁移。NLP应用人员可以根据自己的需要对模型的头部或者部分参数进行适应性的调整这通常涉及在相对较小的有标注数据集上进行有监督学习让模型适应特定任务的需求。这就是对预训练模型的微调(Fine-tuning有时也译为精调)。微调过程相对于从头训练一个模型要快得多且需要的数据量也要少得多这使得NLP 应用人员能够更高效地开发和部署各种NLP解决方案。 这种“预训练微调大模型”的模式优势明显。首先预训练模型能够将大量的通用语言知识迁移到各种下游任务上作为应用人员我们不需要自己寻找语料库从头开始训练大模型这减少了训练时间和数据需求。
以提示/指令模式直接使用大模型
近年来随着GPT这种生成式大型预训练模型的突飞猛进,“预训练微调大模型”的使用模式有被一种称为“提示”( Prompt)或者说“指令”(Instruct)的使用模式所取代的趋势。
Prompt模式和Instruct模式都基于这样一种思想:在训练阶段这些模型通过学习大量的文本数据掌握了语言的结构、语法和一定程度的语义知识。那么在应用阶段通过在输入中提供恰当的信息和指导可以引导大型预训练模型(如GPT-3)生成相关性更强且更有用的输出。这种方法可以看作与模型进行一种“对话”用户提供输入(Prompt或Instruct)然后模型根据输入生成相应的输出。 大模型本身就是知识库,里面蕴含了你所需要的信息不一定非得微调才能解决问题但是你得知道怎么才能把它里面的知识“调”出来。
Prompt和Instruct这两种模式的不同之处 Prompt和Instruct模式
Prompt 模式:输入通常是一个词或短语模型需要根据这个提示生成自然且连贯的文本。这种方式适用于生成式任务如文本生成、文章摘要等。Instruct 模式:输入是一条明确的指令要求模型完成特定任务。这种方式适用于那些需要明确指示的任务如回答问题、解释概念等。
“预训练微调大模型”模式和Prompt/Instruct模式的异同 小结
预训练微调大模型”模式通过在特定任务上对模型进行微调使模型更加精确地适应任务需求;Prompt/Instruct模式则直接利用预训练模型的生成能力通过设计合适的提示来解决问题。
选择哪种模型取决于具体的任务需求、可用数据以及具体的任务对精确性和灵活性的需求。 学习的参考资料 1书籍 利用Python进行数据分析 西瓜书 百面机器学习 机器学习实战 阿里云天池大赛赛题解析(机器学习篇) 白话机器学习中的数学 零基础学机器学习 图解机器学习算法
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