Улучшение работы с помощью Instructive Decoding (ID)
Проблема:
Инструкционно настроенные языковые модели (LM) показывают отличную обобщаемость нулевого шота, но часто терпят неудачу на задачах вне своих данных обучения.
Решение:
Использование Instructive Decoding (ID) для улучшения работы моделей LM без обновления параметров. ID использует «шумные инструкции» для создания контрастного подхода к предсказанию следующего токена.
Преимущества:
Эксперименты показывают значительное улучшение точности, причем более маленькие модели, улучшенные с помощью ID, превосходят более крупные. Метод повышает соблюдение инструкций и качество ответов, демонстрируя свою эффективность на различных моделях и задачах.
Применение:
Использование Instructive Decoding помогает моделям корректировать предвзятости и производить ответы, соответствующие заданным инструкциям, улучшая их производительность на незнакомых задачах.
