«`html
Концепция инструкционного предварительного обучения (InstructPT)
Метод InstructPT — это совместная работа Microsoft Research и Университета Цинхуа. Он использует обучение с учителем для предварительного обучения языковых моделей. В отличие от традиционных методов предварительного обучения, называемых ванильным предварительным обучением, InstructPT дополняет этот подход, включая пары инструкция-ответ, сгенерированные из исходного текста, что улучшает обобщающую способность модели по различным задачам.
Фреймворк инструкционного предварительного обучения
InstructPT обогащает исходный текст синтезированными парами инструкция-ответ перед предварительным обучением языковых моделей. Этот процесс включает синтезатор инструкций, который преобразует исходные корпуса в обогащенные инструкциями корпуса. Сгенерированные пары затем используются для предварительного обучения языковых моделей, что позволяет им учиться на множестве задач, встроенных в исходный текст.
Экспериментальные результаты
Эксперименты показали, что модели, предварительно обученные с использованием InstructPT, превосходят модели, предварительно обученные с использованием традиционных методов. Например, модель с 500 миллионами параметров, предварительно обученная на 100 миллиардах токенов с использованием InstructPT, показала результаты, сравнимые с моделью с 1 миллиардом параметров, предварительно обученной на 300 миллиардах токенов традиционными методами.
Преимущества инструкционного предварительного обучения
Улучшенная обобщающая способность, эффективность предварительного обучения и улучшение производительности на различных задачах.
Варианты InstructPT
Фреймворк InstructPT был адаптирован для создания нескольких вариантов, каждый из которых нацелен на конкретные области и задачи.
Заключение
InstructPT путем интеграции обучения с учителем в процесс предварительного обучения улучшает базовую производительность языковых моделей и значительно повышает их способность к обобщению по различным задачам.
Подробнее ознакомьтесь с статьей и моделями. Вся заслуга за этот проект принадлежит исследователям.
Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
«`
