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校园网站建设的重要性如何进入wordpress后台

news 2025/10/25 3:46:06

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P-Tuning v2 P-Tuning v2的改进在于不仅在第一层插入连续提示而是在多层都插入连续提示且层与层之间的连续提示是相互独立的。二、按训练流程划分 LLM训练流程 2.1上下文学习(In-Context learningICL) 不对 LLMs 执行任何的微调直接将模型的输入输出拼接起来作为一个prompt引导模型根据输入的数据结构demo给出任务的预测结果。提示微调Prompt Tuning属于ICL的方式之一。 2.1.1语境学习Incontext Learning, ICL 是指模型可以从上下文中的几个例子中学习向模型输入特定任务的一些具体例子也称示例Demonstration以及要测试的样例模型可以根据给定的示例续写出测试样例的答案。语境学习的关键思想是从类比中学习整个过程并不需要对模型进行参数更新仅执行向前的推理。 2.1.2模型上下文窗口扩展上下文窗口context window是指语言模型在进行预测或生成文本时所考虑的前一个词元token或文本片段的大小范围。 2.2有监督微调Supervised Fine-TuningSFT 又称指令微调使用标记数据对预训练模型进行微调的过程 2.3RLHFReinforcement Learning from Human Feedback 还没学完这部分单独写一篇文章强化学习Reinforcement Learning结合人类反馈Human Feedback来微调大语言模型 2.3.1强化学习基本概念智能体在环境中获取某个状态后会根据该状态输出一个动作也称为决策。动作会在环境中执行环境会根据智能体采取的动作给出下一个状态以及当前动作所带来的奖励。智能体的目标就是尽可能多地从环境中获取奖励。从机器狗学习抓飞盘的深入理解强化学习的概念机器狗扔飞盘机器狗形成了一个智能体。它会执行动作。飞盘的轨迹、速度构成了环境。机器狗根据当前环境反馈的关于飞盘的状态来决定采取什么动作。同时根据机器狗所执行的动作环境随后会给出一个反馈即奖励。机器狗根据不同的环境状态采取不同的动作的过程就是学习策略的过程同时它会根据价值函数来预测自己所采取的行为可能带来的奖励是多少。总体来说强化学习的目标就是让智能体通过与环境的互动学习到一个策略使其能够在将来获得的奖励最大化。这使得强化学习不总是关注近期奖励而是在短期的奖励与远期奖励之间找到平衡。动作分类离散动作空间、连续动作空间策略将输入的状态变成动作。随机性策略根据输入的状态利用概率分布采样一个动作确定性策略智能体直接采取最有可能的动作。价值函数对未来奖励的预测。智能体分类:基于价值的智能体Value-based Agent显式地学习价值函数隐式地学习策略。基于策略的智能体Policy-based Agent则是直接学习策略函数。策略函数的输入为一个状态输出为对应动作的概率。演员-评论员智能体Actor-critic Agent则是把基于价值的智能体和基于策略的智能体结合起来。在LLM中智能体是模型动作是它输出的结果 2.3.2基于人类反馈的强化学习步骤1预训练语言模型有标签数据微调步骤2训练奖励模型评判模型输出的回答在人类看来是否质量不错即输入 [提示(prompt)模型生成的回答] 奖励模型输出一个能表示回答质量的标量数字。这些不同的排序结果会通过某种归一化的方式变成定量的数据丢给模型训练从而获得一个奖励模型。也就是一个裁判员。步骤3通过强化学习微调语言模型近端策略优化的实施流程如下 (1) 环境采样策略模型基于给定输入生成一系列的回复奖励模型则对这些回复进行打分获得奖励。 (2) 优势估计利用评论模型预测生成回复的未来累积奖励并借助广义优势估计Generalized Advantage EstimationGAE算法来估计优势函数能够有助于更准确地评估每次行动的好处。 (3) 优化调整使用优势函数来优化和调整策略模型同时利用参考模型确保更新的策略不会有太大的变化从而维持模型的稳定性。三总结 3.1Prompt-based Learning、Prompt tuning、Prompt engineering的区别提示学习Prompt-based Learning 以下图为例包括三个步骤提示添加、答案搜索、答案映射。 Prompt-based Learning是一种更广泛的概念它涵盖了利用预训练语言模型处理各种下游任务的方法而Prompt Tuning和Prompt Engineering则是这种方法的两种具体实现。Prompt Tuning侧重于通过修改输入提示来引导模型生成符合特定任务或情境的输出而无需对模型的全量参数进行微调。它更关注于提示的修改和模型输出的引导。Prompt Engineering则更侧重于对输入文本的精心设计包括选择适当的词汇、语法结构和上下文等以生成能够引导模型产生期望输出的提示。它更关注于提示的优化和模型表现的提升。Prompt-based Learning、Prompt Tuning和Prompt Engineering都旨在利用预训练语言模型处理各种下游任务并通过优化输入端的提示来提高模型的准确性和效率。在实际应用中Prompt Tuning和Prompt Engineering可以相互补充。通过Prompt Tuning对输入提示进行微调可以进一步优化Prompt Engineering中设计的提示从而提高模型的表现。 3.2提示工程RAG和微调提示工程Prompt Engineering构建文本然后把它输入给large language model得出我们想要的结果。 RAGRetrieval Augmented Generation拿到用户的question之后先在我们的知识库中去检索和用户的query相关的内容再基于这些检索的结果用它来组织prompt提示给大模型得出我们希望能够得到的那种高质量的准确的响应。微调Fine-tuning它和前两个不同的地方在于前面两种技术不管是提示工程还是RAG大模型本身是没有任何的变化的但是如果做微调其实是要去通过一个训练的过程来修改大模型它本身的参数。参考说明 1.【大模型微调】一文掌握7种大模型微调的方法-CSDN博客 2.大模型学习路线4——大模型微调_p-tuning v2是全参微调吗-CSDN博客 3.五万字综述Prompt-Tuning深度解读一种新的微调范式 - 知乎 (zhihu.com) 4.【大模型开发】一文搞懂Fine-tuning大模型微调_finetuning大模型-CSDN博客 5. 《大规模语言模型从理论到实践》书第5、6章 6.大语言模型上下文窗口初探上-CSDN博客 7.五分钟弄清楚爆火的提示工程RAG和微调-CSDN博客
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