革新模型專精化:提示調整的力量

像 ChatGPT 這樣的大型語言模型是基礎模型的例子 - 這些是經過大量網路知識訓練的大型、可重複使用的模型。這些模型非常靈活,能夠分析法律文件或為足球隊寫一首詩。

然而,為了提高預訓練的大型語言模型在專門任務上的表現,一種更簡單、更節能的技術已經出現:提示微調。提示微調允許數據有限的公司將一個龐大的模型定制到一個非常狹窄的任務上,而無需收集數千個標記的示例來進行微調。

在提示微調中,最佳的提示或前端提示被餵入 AI 模型,以提供任務特定的上下文。這些提示可以是人類引入的額外詞語,或更常見的是 AI 生成的數字嵌入,被引入到模型的嵌入層中,以引導模型朝著所需的決策或預測前進。

提示工程,即開發引導大型語言模型執行專門任務的提示,是一個令人興奮的領域。然而,AI 生成的「軟」提示已被證明優於人工設計的「硬」提示,因為它們可以從更大的模型中提取知識,並充當額外訓練數據的替代品。

雖然提示微調相比微調和提示工程有優勢,但它也有一個缺點 - 缺乏可解釋性。為特定任務優化的 AI 發現的提示通常是不透明的,類似於深度學習模型本身的不透明性。

總之,提示微調是一種變革性的技術,它允許大型語言模型更快、更經濟地適應專門任務,使其成為多任務學習和持續學習等領域的有價值工具。