336
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
第28行：
第28行： − 尽管少量样本提示可能是目前与大型语言模型互动最常见的方式，但几种其他的提示和微调策略能够进一步提高语言模型的能力。+ − 根据提示策略，可以将模型涌现现象分类为使用少量样本提示策略(Few-Shot Prompting Strategies)的场景和使用增强提示策略(Augmented Prompting Strategies)的场景。提示(Prompting)是一种自然语言指令，随着 GPT-3 的广泛应用而流行起来。Brown等人<ref name=":3" />首次运用了少量提示策略，他们在要求模型执行某任务之前，把输入和输出的示例提供给模型。下图是一个少量样本提示的示例。 − − 第53行：
第50行： − +
→大语言模型能力涌现的实例： 梳理少量样本提示策略和增强提示策略的区别
==大语言模型能力涌现的实例==
==大语言模型能力涌现的实例==
为了使生成式 AI 模型产生最佳输出，可以采用提示(Prompt)来构建或设计指令。在输入和输出文本的任务中，提示是向AI模型解释其任务的自然语言文本，包含请求、指令、示例，以及任务的背景信息、完成任务的步骤等。按照提示内容的差异，可以将提示简单划分为少量样本提示(Few-Shot Prompting)和增强提示(Augmented Prompting)。前者是一个到数个输入信息和输出结果的示例；后者是更复杂的提示，比如思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示、不包括示例的任务描述、草稿本(Scratchpad)技术等，更复杂的提示能够进一步提高语言模型的能力。
=== 使用少量样本提示的任务 ===
=== 使用少量样本提示的任务 ===
在不同任务上，以模型规模为x轴，以模型能力为y轴绘制曲线，可以观察到模型能力随着模型规模增大的变化情况，并发现模型能力发生明显提升的部分。在达到一定规模之前模型表现平平，之后能力提升至远高于随机水平，这就表示模型能力出现了涌现的现象。下图展示了五个语言模型家族使用少量样本提示时，在八类任务上展现的涌现能力。
在不同任务上，以模型规模为x轴，以模型能力为y轴绘制曲线，可以观察到模型能力随着模型规模增大的变化情况，并发现模型能力发生明显提升的部分。在达到一定规模之前模型表现平平，之后能力提升至远高于随机水平，这就表示模型能力出现了涌现的现象。下图展示了五个语言模型家族使用少量样本提示时，在八类任务上展现的涌现能力。
'''推理任务'''. 推理任务，特别是涉及多个步骤的任务，对于语言模型和更广泛的[[自然语言处理]]模型来说一直具有挑战性（Rae等人，2021年；Bommasani等人，2021年；Nye等人，2021年）。最近的一种称为思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示的提示策略，能够引导模型在给出最终答案之前生成一系列中间步骤，最终帮助模型解决问题（Cobbe等人，2021年；Wei等人，2022年b；Suzgun等人，2022年）。正如下图A所示，当规模扩大到10<sup>23</sup>训练 FLOPs（约100B参数）时，思维链提示超越了没有中间步骤的标准提示。当在少样本提示后附加解释来增强提示时，也观察到了类似的能力提升涌现（Lampinen等人，2022年）。
'''推理任务'''. 推理任务，特别是涉及多个步骤的任务，对于语言模型和更广泛的[[自然语言处理]]模型来说一直具有挑战性（Rae等人，2021年；Bommasani等人，2021年；Nye等人，2021年）。最近的一种称为思维链(Chain-of-Thought, CoT)提示的提示策略，能够引导模型在给出最终答案之前生成一系列中间步骤，最终帮助模型解决问题（Cobbe等人，2021年；Wei等人，2022年b；Suzgun等人，2022年）。正如下图A所示，当规模扩大到10<sup>23</sup>训练 FLOPs（约100B参数）时，思维链提示超越了没有中间步骤的标准提示。当在少样本提示后附加解释来增强提示时，也观察到了类似的能力提升涌现（Lampinen等人，2022年）。
'''指令跟随(Instruction Following)'''. 另一种日益增多的研究旨在使语言模型通过阅读'''描述任务'''的指令来执行新任务（无需示例）。通过在混合了各种指令式任务的数据上进行微调，语言模型已被证明能够进行适当的响应（Ouyang等人，2022年；Wei等人，2022年a；Sanh等人，2022年；Chung等人，2022年）。如图B所示，Wei等人（2022年a）发现，这种指令微调技术对于训练FLOPs为7×10<sup>21</sup>（8B参数）或更小的模型有损害，只有当规模扩大到10<sup>23</sup>训练FLOPs（约100B参数）时，才会提高模型能力（尽管Sanh等人（2022年）随后发现，这种指令跟随的行为也可以通过微调更小的 encoder-decoder T5 模型来诱导）。
'''指令跟随(Instruction Following)'''. 另一种日益增多的研究旨在使语言模型通过阅读一段对于任务的描述来执行新任务（无需示例）。通过在混合了各种指令式任务的数据上进行微调，语言模型已被证明能够进行适当的响应（Ouyang等人，2022年；Wei等人，2022年a；Sanh等人，2022年；Chung等人，2022年）。如图B所示，Wei等人（2022年a）发现，这种指令微调技术对于训练FLOPs为7×10<sup>21</sup>（8B参数）或更小的模型有损害，只有当规模扩大到10<sup>23</sup>训练FLOPs（约100B参数）时，才会提高模型能力（尽管Sanh等人（2022年）随后发现，这种指令跟随的行为也可以通过微调更小的 encoder-decoder T5 模型来诱导）。
'''程序执行.''' 考虑涉及多个步骤的计算任务，例如大数相加或执行计算机程序。Nye等人（2021年）展示了通过微调语言模型以预测中间输出：草稿本(Scratchpad)使模型能够成功执行此类多步骤计算。正如图C所示，在8位数相加任务中，使用草稿本仅对训练FLOPs约为9×10<sup>19</sup>（40M参数）或更大的模型有帮助。
'''程序执行.''' 考虑涉及多个步骤的计算任务，例如大数相加或执行计算机程序。Nye等人（2021年）展示了通过微调语言模型以预测中间输出：草稿本(Scratchpad)使模型能够成功执行此类多步骤计算。正如图C所示，在8位数相加任务中，使用草稿本仅对训练FLOPs约为9×10<sup>19</sup>（40M参数）或更大的模型有帮助。