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情景学习In-context learning 对于一些LLM没有见过的新任务只需要设计一些任务的语言描述并给出几个任务实例作为模型的输入即可让模型从给定的情景中学习新任务并给出满意的回答结果。这种训练方式能够有效提升模型小样本学习few-shot learning的能力。下图是一个情景学习的示例。 可以看到只需要以自然语言的形式描述两个情感分类任务输入输出的例子LLM就能够对新输入数据的情感极性进行判断。 思维链Chain-of-ThoughtCoT
对于一些逻辑较为复杂的问题直接向大规模语言模型提问可能会得到不准确的回答但是如果以提示prompt的方式在输入中给出有逻辑的解题步骤即将复杂问题拆解为多个子问题解决再从中抽取答案的示例后再提出问题大模型就能给出正确题解。 如图所示直接让模型进行数学题的计算会得到错误的结果而引入解题过程则可以激发模型的推理能力从而得到的正确的结果。 有时甚至不用给示例在输入后面接一句“Let’s think step by step”模型的输出就是一步一步“思考”后的各个子问题的结果再将该输出拼到输入后构造第二次输入数据大模型就能进一步将上一步的输出整合得出正确的复杂问题的解。so amazing! 目前有研究发现由于数据集中存在的大量代码数据得益于代码的强逻辑性通过将问题中的文本内容替换为编程语言能够进一步提升模型的CoT能力Program-aided Reasoning。
由于CoT技术能够激发大规模语言模型对复杂问题的求解能力该技术也被认为是打破比例定律的关键。
03 自然指令学习
Learning from Natural Instructions
这种训练方式会在输前面添加一个“指令instruction”该指令能够以自然语言的形式描述任务内容从而使得大模型根据输入来输出任务期望的答案。该方式将下游任务进一步和自然语言形式对齐能显著提升模型对未知任务的泛化能力。 https://mp.weixin.qq.com/s/vz6x5n8tGKSErwS-_bQY2A
