NLP论文速读(微软出品)|使用GPT-4进行指令微调(Instruction Tuning with GPT-4)

论文速读|Instruction Tuning with GPT-4

论文信息:

图片

简介:

      这篇论文试图解决的问题是如何通过指令调优(instruction-tuning)提升大型语言模型(LLMs)在执行新任务时的零样本(zero-shot)能力。具体来说,它探讨了使用机器生成的指令跟随数据来微调大型语言模型,以提高其在没有人类编写指令的情况下完成新任务的能力。本文的动机源于先前研究表明,通过指令调优可以显著提升LLMs在新任务上的零样本性能。然而,现有的方法依赖于人类标注的提示和反馈,或者使用公开基准和数据集进行监督微调,这些方法成本较高且可能不够高效。因此,研究者们探索了一种称为自我指令调优(Self-Instruct tuning)的方法,该方法通过学习由最先进的指令调优教师模型生成的指令跟随数据来对齐LLMs与人类意图。本文的动机是利用最新的GPT-4模型生成的指令跟随数据来进一步提高开源LLMs的性能。

论文方法:

图片

      本文提出了首次使用GPT-4作为教师模型进行自我指令调优的尝试。研究者们生成了52K的英文和中文指令跟随数据,并基于这些数据开发了指令调优的LLaMA模型和奖励模型。为了全面评估指令调优LLMs的质量,研究者们使用了三种评估指标:人类对三个对齐标准的评估、使用GPT-4反馈的自动评估,以及对不自然指令的ROUGE-L评估。此外,研究者们还收集了GPT-4的反馈和比较数据,用于训练奖励模型。论文中还提供了算法伪代码,详细说明了提示工程、GPT-4调用和数据生成中的超参数。研究者们还对比了使用GPT-4和GPT-3.5生成的指令跟随数据的输出响应集,以及这些数据在不同评估标准下的性能表现。

论文实验:

图片

      Figure 1 展示了使用 GPT-4 和 GPT-3 生成的指令跟随数据的比较。这个比较涵盖了几个关键的统计数据和可视化图表,以展示两种模型在生成响应时的差异。Figure 1(a) 和 (b) 展示了 GPT-4 和 GPT-3 在输出响应中的根动词和直接宾语名词的组合。这些组合反映了模型生成响应的基本内容和结构。内部圆圈代表输出响应的根动词,外部圆圈代表直接宾语名词。这些图表显示了每个模型生成的响应中最常见的动词-名词对,以及它们的频率。Figure 1(c) 展示了两组数据中频率最高的 25 个动词-名词对,并比较了它们的频率。这有助于理解模型在生成响应时的常用短语和结构。Figure 1(d) 比较了 GPT-4 和 GPT-3 生成的输出序列长度的频率分布。这显示了模型生成响应的长度差异,以及它们在不同长度上的分布情况。GPT-4 倾向于生成更长的序列,而 GPT-3.5 生成的输出分布有一个更长的尾部,这可能是因为 Alpaca 数据集在每次迭代中都移除了相似的指令实例,而当前的数据生成过程是一次性的。

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2304.03277

原文来自:

NLP论文速读(微软出品)|使用GPT-4进行指令微调

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/59392.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C++20 概念与约束(3)—— 约束的进阶用法

《C20 概念与约束(1)—— SFINAE》 《C20 概念与约束(2)—— 初识概念与约束》 ●《C20 概念与约束(3)—— 约束的进阶用法》 1、再谈约束主句与从句 上一篇文章中提到过约束可以无限嵌套。末尾也提到不…

c#使用COM接口设置excel单元格宽高匹配图片,如何计算?

c#使用COM接口设置excel单元格宽高如何换算 在实际工作中,经常需要在excel中插入图片。并设置单元格与图片对齐。但是excel单元格的宽度和高度使用不同的单位。单元格的宽度以字符宽度为单位,而高度以点为单位。如果按照实际值来设置,例如设…

pySpark乱码

1.现象 python的变量包含中文,用format放入SQL中时,出现乱码 2.原因 python2默认编码是ascii 3.解决办法 使用python3,并且把所有print,改成带括号的 4.在pyspark中加入参数 spark.pyspark.driver.python/usr/bin/python3 …

从 MySQL 5.7 到 8.0:理解 GROUP BY 的新规则与实战优化20241112

🎯 从 MySQL 5.7 到 8.0:理解 GROUP BY 的新规则与实战优化 🔎 引言 随着 MySQL 的不断升级,从 5.7 到 8.0,不仅性能得到提升,其对 SQL 标准的严格执行也显著提高。GROUP BY 的行为变化就是一个典型例子。…

【activiti工作流源码集成】springboot+activiti+mysql+vue+redis工作流审批流集成整合业务绑定表单流程图会签驳回

工作流集成实际项目案例,demo提供 源码获取方式:本文末个人名片直接获取。 前言 activiti工作流引擎项目,企业erp、oa、hr、crm等企事业办公系统轻松落地,请假审批demo从流程绘制到审批结束实例。 一、项目形式 springbootvue…

如何判断FPGA能够接入几个Camera

摘要:仅记录判断FPGA能够接入几个Camera的思路 在FPGA中,"quad"和"bank"是两个不同的概念,它们通常用于描述FPGA中的高速串行收发器(如Xilinx的GTX或GTH收发器)的组织方式。 Quad: 一个Quad包含…

CKA认证 | Day2 K8s内部监控与日志

第三章 Kubernetes监控与日志 1、查看集群资源状态 在 Kubernetes 集群中,查看集群资源状态和组件状态是非常重要的操作。以下是一些常用的命令和解释,帮助你更好地管理和监控 Kubernetes 集群。 1.1 查看master组件状态 Kubernetes 的 Master 组件包…

推荐一款好用的postman替代工具2024

Apifox 是国内团队自主研发的 API 文档、API 调试、API Mock、API 自动化测试一体化协作平台,是非常好的一款 postman 替代工具。 它通过一套系统、一份数据,解决多个系统之间的数据同步问题。只要定义好接口文档,接口调试、数据 Mock、接口…

《自动化运维》

一、引言 在当今信息技术飞速发展的时代,企业的 IT 系统规模不断扩大,复杂性日益增加。传统的手工运维方式已经无法满足高效、稳定、可靠的运维需求。自动化运维作为一种先进的运维理念和技术手段,正逐渐成为企业提升 IT 运维效率和质量的关键…

相机光学(四十二)——sony的HDR技术

1.概述 索尼的HDR技术包括以下几种,这些技术共同构成了索尼在HDR领域的技术矩阵,旨在提供更宽广的动态范围、更丰富的色彩表现以及更真实的光影效果: Multi-frame HDR(多帧异曝光HDR):这是一种通过不同曝光时间图像的多帧合成来实…

Springboot环境搭建详解

springboot学习视频记录: 笔记: a:Springboot maven常见依赖、配置文件笔记-CSDN博客 b:Springboot环境搭建详解-CSDN博客 day01 6:springboot的parent和starter依赖- a 7:启动类的位置配置- b 8&am…

uniapp+vue2 设置全局变量和全局方法 (兼容h5/微信小程序)

一,Vue.prototype.xxx 问题:js可以使用,但是微信小程序,在template 模板无法使用 二,globalData 问题同上,优点就是,.js文件也可以使用。但是微信小程序,在template 模板无法使用…

gdb调试redis。sudo

1.先启动redis-server和一个redis-cli。 2.ps -aux|grep reids查看redis相关进程。 3.开始以管理员模式附加进程调试sudo gdb -p 2968.注意这里不能不加sudo,因为Redis 可能以 root 用户启动,普通用户无法附加到该进程。否则就会出现可能下列情形&#…

uniapp 设置安全区域

<!-- 获取安全区域 --> <script setup lang"ts"> import { computed, ref } from vuelet systemType ref(1) // #ifdef APP-PLUS || H5 || APP-PLUS-NVUE systemType.value 1 const { safeAreaInsets } uni.getSystemInfoSync() console.log(safeAre…

YUM 的使用

YUM 是一个用于 Fedora 和 Red Hat 以及 CentOS 操作系统的前端软件包管理器&#xff0c;它可以自动处理依赖关系并一次性安装所有必需的软件包。 镜像站点选择 1. 备份原有的镜像源配置文件 系统默认的 yum 镜像源配置文件存储在 /etc/yum.repos.d/ 目录下&#xff0c;可以…

力扣 LeetCode 242. 有效的字母异位词(Day3:哈希表)

解题思路&#xff1a; 哈希表三种数据结构的选择 1. 数组&#xff1a;适用于数据量小的情况 2. set&#xff1a;适用于数据量大的情况 3. map&#xff1a;适用于key-value 什么时候用哈希表&#xff1f; 给你一个元素&#xff0c;判断该元素在这个集合里是否出现过 本题使…

【MYSQL】锁详解(全局锁、表级锁、行级锁)【快速理解】

目录 一、全局锁 二、表级锁 1.表锁 2.元数据锁 3.意向锁 三、行级锁 1. 行锁 2.间隙锁 3.临建锁 锁是处理并发情况下&#xff0c;对数据的一致性的关键因素&#xff0c;也是并发情况下对效率影响非常大的。 1、全局锁&#xff1a;锁定表中所有数据。 2、表级锁&#xff1a;…

蓝桥杯每日真题 - 第11天

题目&#xff1a;&#xff08;合并数列&#xff09; 题目描述&#xff08;14届 C&C B组D题&#xff09; 解题思路&#xff1a; 题意理解&#xff1a;给定两个数组&#xff0c;目标是通过若干次合并操作使两个数组相同。每次合并操作可以将数组中相邻的两个数相加&#xff…

Anaconda 和 conda 是什么关系?就像 pip 和 python 一样吗

Anaconda 和 conda是 Anaconda Distribution 还是 Miniconda Anaconda 和 conda Anaconda 和 conda 之间的关系有点类似于 pip 和 Python&#xff0c;但又有所不同。 Anaconda 是一个数据科学和机器学习的发行版&#xff0c;它包含了 Python、conda 以及许多预装的库和工具&am…

contos7.9 部署3节点 hadoop3.4 集群 非高可用

contos7.9 部署3节点 hadoop3.4 集群 非高可用 contos7.9 部署3节点 hadoop3.4 集群 非高可用环境信息服务器角色分配服务器配置服务器配置初始化 init_server.sh配置主机名映射所有节点配置 hosts文件 配置免密登录 hadoop 安装环境配置下载安装包下载 jdk1.8hadoop3.4 分发安…