大型语言模型中的指导位置在序列生成中的作用
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过改变任务指令在输入句子之后的位置,我们提出了一种增强大型语言模型的指令遵循功能的方法,该方法可以显著改善条件序列生成的零样本性能。
本研究评估了10个开源指导式LLMs在代码理解和生成任务上的表现。结果显示,在零样本设置下,指导式LLMs表现非常有竞争力,有时甚至比特定任务微调的小型SOTA模型表现更好。在少样本设置下,添加演示示例可以帮助LLMs在大多数任务中表现更好,但有时会导致不稳定或更差的表现。使用基于BM25的选样策略在生成问题上优于随机选样或固定选样。微调可以进一步提高模型性能。指导式LLMs在微调后的性能优于小型SOTA模型和未进行指导微调的相似规模LLMs。研究提出了模型和使用建议、性能和成本的权衡以及未来方向的实用影响。