模型专业化的革命:提示调整的力量

像 ChatGPT 这样的大型语言模型是基础模型的例子 - 这些是经过大量互联网知识训练的大型、可重复使用的模型。这些模型非常灵活,能够分析法律文件或为足球队写诗。

然而,为了提高预训练的大型语言模型在专门任务上的性能,一种更简单、更节能的技术已经出现:提示调整。提示调整允许数据有限的公司将庞大的模型定制到非常狭窄的任务上,而无需收集数千个标记的示例进行微调。

在提示调整中,最佳提示或前端提示被馈送到 AI 模型,以提供任务特定的上下文。这些提示可以是人类引入的额外词语,或更常见的是 AI 生成的数字嵌入,被引入到模型的嵌入层中,以引导模型向所需的决策或预测。

提示工程,即开发引导大型语言模型执行专门任务的提示,是一个令人兴奋的领域。然而,已经证明 AI 生成的"软"提示优于人工设计的"硬"提示,因为它们可以从更大的模型中提取知识,并充当额外训练数据的替代品。

虽然提示调整相比微调和提示工程提供了优势,但它也存在一个缺点 - 缺乏可解释性。为特定任务优化的 AI 发现的提示通常是不透明的,类似于深度学习模型本身的不透明性。

总之,提示调整是一种颠覆性的技术,它允许大型语言模型更快、更经济高效地适应专门任务,使其成为多任务学习和持续学习等领域的宝贵工具。