近年来,预训练语言模型在自然语言处理Tasks表现突出,但直接进行Fine-tuning往往需要大量计算资源。所以研究人员提出了一种非常巧妙的方法,可以在解码阶段进行模型微调,避免修改庞大模型的内部权重👍

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代理微调:无需进入模型内部就可定制化

代理微调的核心思路是:

• 选择一个小型的语言模型,进行任务专属的Fine-tuning,得到一个专家模型🧑‍🏫
• 在运行大模型生成文本时,引入这个专家模型的输出,对大模型的词向量进行简单调整💪
• 就像一个代理老师,在不进入班级的情况下,通过辅导学生来提高全班的水平📈

这样,代理微调可以在解码阶段轻松地定制大型语言模型,无需直接访问复杂的内部结构。相比直接Fine-tuning,它更加高效和可控!

实验验证:性能几乎赶超直接微调

研究人员对代理微调进行了全面的评估:

• 在任务型指令遵循方面,代理微调提高了大模型对指令的执行准确率,逼近直接微调的效果
• 在代码生成任务上,代理微调也带来显著改进,有助于生成更精准的代码
• 在问答、数学运算等具体任务上,代理微调同样产生强大的优化效果

可以说,不入内部就能取得如此卓越的提升,代理微调可谓 bargain之选!

展望:轻装上阵,微调之新方法

代理微调为我们带来了巨大的启发:

• 小型模型也可以在某些方面教会大模型,开启新的微调思路
• 解码阶段的调控操作,提供了更精细的输出定制化手段
• 避开内部细节,或许是未来模型调优的新方向

相信随着理论与工程结合,语言模型的应用前景将更加广阔。让我们一起见证这个迸发火花的领域吧!