首次：微软用GPT-4做大模型指令微调，新任务零样本性能再提升
编辑：杜伟、陈萍大模型指令微调水平在不断地提高，这次微软用上了 GPT-4。 我们知道，从谷歌 T5 模型到 OpenAI GPT 系列大模型，大语言模型（LLMs）已经展现出了令人印象深刻的泛化能力，比如上下文学习和思维链推理。同时为了使得 LLMs 遵循自然语言指令和完成真实世界任务，研究人员一直在探索 LLMs 的指令微调方法。实现方式有两种：一是使用人类标注的 prompt 和....
清北微软深挖GPT，把上下文学习整明白了！和微调基本一致，只是参数没变而已
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】ICL的工作原理整明白了！大型预训练语言模型其中一个重要的特点就是上下文学习（In-Context Learning，ICL）能力，即通过一些示范性的输入-标签对，就可以在不更新参数的情况下对新输入的标签进行预测。性能虽然上去了，但大模型的ICL能力到底从何而来仍然是一个开放的问题。为了更好地理解ICL的工作原理，清华大学、北京大学和....
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