模型微调（Fine-tuning）、提示学习（Prompt-learning）、指示学习（Instruction-tuning）对比
2023-02-20 07:58:56
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ChatGPT / InstructGPT：增加人类反馈强化学习（RLHF） 优化目标：从提示学习到指示学习，聚焦需求对齐（alignment） 从模型微调到提示学习再到指示学习，GPT 模型零次学习能力不断提升。2022 年论文《Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners》提出指示学习（Instruction-tuning）思想，以提升模型的零次学习能力。对比来看：1）模型微调（Fine-tuning）：以 GPT-1 为代表， 需要大量的微调数据集样本，特定模型 解决特定任务； 2）提示学习（Prompt-learning）：以 GPT-3 为代表，需要少量的微调数据样本，模型小样本学习（few-shot Learning）能力更强；3）指示学习（Instruction-learning）：以FLAN、InstructGPT、ChatGPT 为代表，模型通过下游多类型任务的指示微调，零次学习（zero-shot Learning）能力更强；同时，提示学习与指示学习均为一个模型解决多类任务。
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