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大型语言模型中的指导位置在序列生成中的作用
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
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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。
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在零样本设置下，指导式LLMs表现非常有竞争力，有时优于特定任务微调的小型SOTA模型。
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并非所有与代码相关的任务中，越大的指导式LLMs表现越好。
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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。
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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。
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微调可以进一步提高模型性能，指导式LLMs在微调后的表现优于小型SOTA模型和未进行指导微调的相似规模LLMs。
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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。
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