了解及时调整：精确地增强您的语言模型

提示调整：一种增强大语言模型的参数效率方法

在大型语言模型（LLMS）快速前进的领域中，诸如及时调整之类的技术对于保持竞争优势至关重要。 这种方法可以增强预训练的模型的性能，而没有传统培训的大量计算开销。本文探讨了促使Tuning的基础知识，将其与微调和及时的工程进行比较，并提供了一个使用拥抱面和Bloomz-560M型号的实践示例。

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什么是提示调音？

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提示调整可改善预先训练的LLM的性能，而无需更改其核心体系结构。 它没有修改模型的内部权重，而是调整提示指导模型的响应。这涉及“软提示” - 插入输入开始的可调参数。

图像源

插图将传统模型调整与迅速调整进行对比。 传统方法需要为每个任务进行单独的模型，而提示调整则使用多个任务的单个基础模型，调整特定于任务的提示。

提示调谐的工作方式：

1. 软提示初始化：

   人为创建的令牌被添加到输入序列中。 这些可以随机初始化或使用启发式方法。>

2. 正向通行证和损失评估：

   >模型处理组合输入（软提示实际输入），并使用损失函数将输出与预期结果进行比较。

反向传播：
3. 错误是反向传播的，但仅调整了软提示参数，而不是模型的权重。

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迭代：跨多个时期的远程通过，损失评估和反向传播周期重复，完善了软提示以最大程度地减少错误。

4. 提示调整与微调与提示工程

   及时调整，微调和及时的工程是改善LLM性能的独特方法：

微调：

资源密集型，需要在特定于任务的数据集中完成完整的模型再培训。 这可以优化模型的权重，以获得详细的数据细微差别，但需要大量的计算资源和风险过高。

• > 提示调谐：调整集成到输入处理中的“软提示”，修改模型如何解释提示而不更改其权重。它在绩效提高和资源效率之间提供了平衡。

• 提示工程：不涉及培训；它仅依赖于制定有效提示，利用模型的固有知识。 这需要对模型的深入了解，而没有计算资源。

及时调整的好处

提示调整提供了几个优点：

• > 资源效率：由于不变的模型参数而需要最小的计算资源。

  。

• >快速部署：由于调整限于软提示，更快地适应了不同的任务。

• >模型完整性：保留了预训练的模型的功能和知识。

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  任务灵活性：单个基础模型可以通过更改软提示来处理多个任务。

• 降低人类参与：

  自动化软提示优化可最大程度地减少人类错误。

可比性的性能：
• 研究表明，提示调整可以实现类似于微调的性能，尤其是在大型模型中。

  。

  >逐步进行调整（使用拥抱的脸和bloomz-560m）
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本节提供了该过程的简化概述，重点是关键步骤和概念。

加载模型和代币器：

从拥抱面上加载Bloomz-560M型号和令牌。 （省略了简洁的代码，有关详细信息，请参阅原始内容）。
1. >
   初始推理：使用未调节的模型运行推断以建立基线。 （省略代码）。

2. >数据集准备：

   使用合适的数据集（例如，
）并给予它。 （省略代码）。

3. awesome-chatgpt-prompts调整配置和培训：

   >使用PEFT库中使用
和
4. 配置提示。 使用A

   对象训练模型。 （省略代码）。 PromptTuningConfig 使用调谐模型的推断TrainingArguments>Trainer>与调谐模型一起运行推断，并将结果与​​基线进行比较。 （省略代码）。

5. 结论 及时调整是有效增强LLM的宝贵技术。它的资源效率，快速部署和模型完整性的保存使其成为各种应用程序的强大工具。 鼓励进一步探索有关微调，及时工程和高级LLM技术的资源。

以上是了解及时调整：精确地增强您的语言模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！