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🔥 下面我只是分析讲解下这些方法的原理以及具体代码是怎么实现的，不对效果进行评价，毕竟不同任务不同数据集效果差别还是挺大的。 hard prompt (离散)：即人类写的自然语言式的prompt。 soft prompt (连续)：可训练的权重，可以理解为伪prompt。【毕竟nn是连续的模型，在连续
前三章我们分别介绍了思维链的使用，原理和在小模型上的使用。这一章我们正式进入应用层面，聊聊如何把思维链和工具使用结合得到人工智能代理。 要回答我们为什么需要AI代理？代理可以解决哪些问题？可以有以下两个视角 首先是我们赋能模型，如果说 LLM是大脑，那
随着，ChatGPT 迅速爆火，引发了大模型的时代变革。然而对于普通大众来说，进行大模型的预训练或者全量微调遥不可及。由此，催生了各种参数高效微调技术，让科研人员或者普通开发者有机会尝试微调大模型。 因此，该技术值得我们进行深入分析其背后的机理，本系列大
大家都是希望让预训练语言模型和下游任务靠的更近，只是实现的方式不一样。Fine-tuning中：是预训练语言模型“迁就“各种下游任务；Prompting中，是各种下游任务“迁就“预训练语言模型。 微调（fine-tuning）和prompt是自然语言处理领域中常用的两个术语，它们都是指训练和
在机器学习中，Prompt通常指的是一种生成模型的输入方式。生成模型可以接收一个Prompt作为输入，并生成与该输入相对应的输出。Prompt可以是一段文本、一个问题或者一个片段，用于指导生成模型生成相应的响应、续写文本等。 一般大模型蕴含的训练数据量往往是百亿级别甚
【论文极速读】Prompt Tuning——一种高效的LLM模型下游任务适配方式 FesianXu 20230928 at Baidu Search Team Prompt Tuning是一种PEFT方法（Parameter-Efficient FineTune），旨在以高效的方式对LLM模型进行下游任务适配，本文简要介绍Prompt Tuning方法，希望对读者有所帮助。如有谬误请见谅并联系指
1 指令微调数据集形式“花样”太多 大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。假如不加prompt直接训练，是不是测试的时候不加prompt也可以？还有一个就是多轮prompt和单轮
![[NLP]LLM---大模型指令微调中的“Prompt”](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/703660-1.png)
大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。假如不加prompt直接训练，是不是测试的时候不加prompt也可以？还有一个就是多轮prompt和单轮prompt怎么构造的问题？好多模型训练
本文是Hugging Face 上 NLP的一篇代码教程，通过imdb数据集， Fine-tuning微调 Bert预训练模型。 涉及包括: MLM, Bert, Fine-tuning, IMDB, Huggingface Repo 微调的方式是通过调整训练模型的学习率来重新训练模型，这个来自 早期 ACL 2018的一篇paper： 《Universal Language Model Fine-tuning for Text
上一章我们介绍了基于Prompt范式的工具调用方案，这一章介绍基于模型微调，支持任意多工具组合调用，复杂调用的方案。多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where), 从众多工具中选择哪一个(Which), 工具的输入是什么(What)。Where + Which + What，我称之为
