通过概括研究超调整的有效性
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。基于 Gisting 的超网络是经济且易于实现的方法，能够使用改进的注意力掩码将信息压缩为更少的令牌表示形式。在实验中展示了 HyperLlama 模型可以将少样本示例中的信息有效地压缩为软前缀，并且这些软前缀可以作为更好的初始化方式进行进一步的前缀调优。然而，与完全关注少样本内文示例的多任务微调语言模型相比，它们的经验性能表现参差不齐。
AgentTuning是一种提高大型语言模型代理任务能力的方法，同时保持一般能力。通过使用AgentInstruct与通用领域的开源指令相结合的混合指令调整策略对Llama 2系列进行了指令调整，得到AgentLM。评估结果显示，AgentTuning能够提升语言模型的代理能力，AgentLM-70B在未知代理任务上与GPT-3.5-turbo相媲美。
