了解及時調整：精確地增強您的語言模型

提示調整：一種增強大語言模型的參數效率方法

在大型語言模型（LLMS）快速前進的領域中，諸如及時調整之類的技術對於保持競爭優勢至關重要。 這種方法可以增強預訓練的模型的性能，而沒有傳統培訓的大量計算開銷。本文探討了促使Tuning的基礎知識，將其與微調和及時的工程進行比較，並提供了一個使用擁抱面和Bloomz-560M型號的實踐示例。

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什麼是提示調音？

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提示調整可改善預先訓練的LLM的性能，而無需更改其核心體系結構。 它沒有修改模型的內部權重，而是調整提示指導模型的響應。這涉及“軟提示” - 插入輸入開始的可調參數。

圖像源

插圖將傳統模型調整與迅速調整進行對比。 傳統方法需要為每個任務進行單獨的模型，而提示調整則使用多個任務的單個基礎模型，調整特定於任務的提示。

提示調諧的工作方式：

1. 軟提示初始化：

   人為創建的令牌被添加到輸入序列中。 這些可以隨機初始化或使用啟發式方法。 >

2. 正向通行證和損失評估：

   >模型處理組合輸入（軟提示實際輸入），並使用損失函數將輸出與預期結果進行比較。

反向傳播：
3. 錯誤是反向傳播的，但僅調整了軟提示參數，而不是模型的權重。

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迭代：跨多個時期的遠程通過，損失評估和反向傳播週期重複，完善了軟提示以最大程度地減少錯誤。

4. 提示調整與微調與提示工程

   及時調整，微調和及時的工程是改善LLM性能的獨特方法：

微調：

資源密集型，需要在特定於任務的數據集中完成完整的模型再培訓。 這可以優化模型的權重，以獲得詳細的數據細微差別，但需要大量的計算資源和風險過高。

• > 提示調諧：調整集成到輸入處理中的“軟提示”，修改模型如何解釋提示而不更改其權重。它在績效提高和資源效率之間提供了平衡。

• 提示工程：不涉及培訓；它僅依賴於製定有效提示，利用模型的固有知識。 這需要對模型的深入了解，而沒有計算資源。

及時調整的好處

提示調整提供了幾個優點：

• > 資源效率：由於不變的模型參數而需要最小的計算資源。

  。

• >快速部署：由於調整限於軟提示，更快地適應了不同的任務。

• >模型完整性：保留了預訓練的模型的功能和知識。

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  任務靈活性：單個基礎模型可以通過更改軟提示來處理多個任務。

• 降低人類參與：

  自動化軟提示優化可最大程度地減少人類錯誤。

可比性的性能：
• 研究表明，提示調整可以實現類似於微調的性能，尤其是在大型模型中。

  。

  >逐步進行調整（使用擁抱的臉和bloomz-560m）
>

本節提供了該過程的簡化概述，重點是關鍵步驟和概念。

加載模型和代幣器：

從擁抱面上加載Bloomz-560M型號和令牌。 （省略了簡潔的代碼，有關詳細信息，請參閱原始內容）。
1. >
   初始推理：使用未調節的模型運行推斷以建立基線。 （省略代碼）。

2. >數據集準備：

   使用合適的數據集（例如，
）並給予它。 （省略代碼）。

3. awesome-chatgpt-prompts調整配置和培訓：

   >使用PEFT庫中使用
和
4. 配置提示。 使用A

   對象訓練模型。 （省略代碼）。 PromptTuningConfig 使用調諧模型的推斷TrainingArguments>Trainer>與調諧模型一起運行推斷，並將結果與​​基線進行比較。 （省略代碼）。

5. 結論 及時調整是有效增強LLM的寶貴技術。它的資源效率，快速部署和模型完整性的保存使其成為各種應用程序的強大工具。 鼓勵進一步探索有關微調，及時工程和高級LLM技術的資源。

以上是了解及時調整：精確地增強您的語言模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！