大语言模型调优的终结？无微调方法大显神威，提示工程师：好日子又回来了！

人工智能

2023-12-28 09:12:38

无微调方法的兴起：LLM 性能的新时代

自然语言处理的革命

大语言模型（LLM）近年来席卷人工智能领域，以其非凡的语言处理能力令人惊叹。然而，发挥 LLM 的全部潜力需要大量的微调和训练数据，这对研究人员和从业者来说一直是一个巨大的挑战。

无微调对齐：解放 LLM 的力量

最近的研究突破带来了令人兴奋的无微调方法，为 LLM 赋予了新的力量。这些方法无需额外的训练数据或微调，就能让 LLM 在特定任务中展现出色表现。这无疑降低了 LLM 的使用门槛，并极大地扩展了其应用范围。

艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的突破性研究

免调优对齐：无微调的惊人成就

艾伦人工智能研究所和华盛顿大学的研究人员最近开发了一种名为「免调优」对齐的创新方法。令人惊讶的是，该方法仅需 3 个样本和 1 个提示，就能超越使用监督调优和人类反馈强化学习的 LLM。

方法详解

「免调优」对齐方法的核心思想是使用少量样本和一个精心设计的提示，引导 LLM 在特定任务中表现出期望的行为。提示的设计至关重要，因为它必须准确地表达任务要求，并为 LLM 提供足够的信息来完成任务。

免调优对齐的优势

降低门槛，释放潜力

「免调优」对齐方法的优势显而易见：

无训练数据需求： 无需收集和准备耗时的训练数据。
节省成本和时间： 无需昂贵的微调和训练，从而节省了宝贵的资源。
易于使用： 只需少量样本和一个提示，即使是初学者也能轻松使用。
提高准确性： 在许多任务中超越了使用调优的 LLM。

应用前景广阔

释放 LLM 的无限可能

「免调优」对齐方法为 LLM 带来了广阔的应用前景：

自然语言处理任务： 文本分类、信息抽取、机器翻译等。
对话系统： 聊天机器人、智能客服等。
文本生成任务： 创意写作、新闻写作等。

代码示例

为了演示「免调优」对齐方法，我们可以使用以下 Python 代码：

import transformers

# 加载预训练 LLM
model = transformers.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 定义提示
prompt = "我是大型语言模型，我的任务是完成以下任务："

# 根据样本对模型进行无微调对齐
samples = ["样本 1", "样本 2", "样本 3"]
labels = ["标签 1", "标签 2", "标签 3"]

for sample, label in zip(samples, labels):
    model.predict(prompt + sample, labels=[label])

# 使用无微调对齐的模型进行预测
predictions = model.predict("新样本")