有没有个人网站,网站多国语言设计,深圳高水平网站制作,如何做图片网站能力 大语言模型 能力从语言模型到任务模型的转化语言建模总结 从语言模型到任务模型的转化
在自然语言处理的世界中#xff0c;语言模型 p p p是一种对代币序列 x 1 : L x_{1:L} x1:L这样的模型能够用于评估序列#xff0c;例如 p ( t h e , m o u s e , a t e , t h e ,…能力 大语言模型 能力从语言模型到任务模型的转化语言建模总结 从语言模型到任务模型的转化
在自然语言处理的世界中语言模型 p p p是一种对代币序列 x 1 : L x_{1:L} x1:L这样的模型能够用于评估序列例如 p ( t h e , m o u s e , a t e , t h e , c h e e s e ) p(the,mouse,ate,the,cheese) p(the,mouse,ate,the,cheese)同样它还可以用于在给定提示的条件下生成的序列如 the mouse ate ⇝ the cheese \text{the mouse ate}⇝\text{the cheese} the mouse ate⇝the cheese。
我们使用“适应Adaptation”来指代将语言模型转化为任务模型的过程。这个过程需要以下两个输入
任务的自然语言描述一组实例训练输入-输出对
我们主要有两种方式来进行这种适应
训练标准的有监督学习训练一个新模型生成能够将输入映射到输出。这可以通过创建一个新模型并利用语言模型作为特征标记法或者从现有的语言模型出发根据实例训练进行更新配置或者在这两者之间找到平衡轻量级的配置。以上内容将在第十一章进行学习大模型之适配。提示上下文描述学习根据对任务的建一个或一组提示/上下文信息将其输入到语言模型中以获取基于该任务的生成结果。
语言建模
在语言自然处理NLP领域除了研究大型语言模型我们还需要深入探讨一些基础任务。比如我们要对GPT-3的各种功能有研究的认知并真正理解如何优化给定模型的提示当前仅通过基于提出的信息就可获得性能的提示已经成为了认知。这些都是语言模型研究的核心部分。最深入的方法是验证语言模型是否能够有效地模仿和理解语言。
困惑度Perplexity是一个重要的指标是自然语言处理和语言模型中的一个重要概念用于简化语言模型的性能。它可以解释模型在预测下一个词时的平均不确定性。也就是说如果一个模型的困惑度较低那么它在预测下一个词的时候就会更加准确。对于给定的语言模型和一个测试数据集困惑度被定义为 P ( X ) P ( x 1 , x 2 , . . . , x N ) ( − 1 / N ) P(X) P(x_1,x_2,...,x_N)^{(-1/N)} P(X)P(x1,x2,...,xN)(−1/N)
其中 X x 1 , x 2 , . . . , x N Xx_{1},x_{2},...,x_{N} Xx1,x2,...,xN是集中测试的词序列 N N N是测试集中的总词数。困惑度与语言模型的质量紧密相关。一个优秀的语言模型能够准确预测测试数据中的词序列因此它的困惑度应该更低。相反如果语言模型经常做出了错误的预测那么它的困惑度就会随之而来。
一个序列的联合概率取决于其长度并且随着长度的增长其值趋近于零这使得困惑度变得难以追踪。在观察上我们希望对每个词标记token的概率 p ( x i ∣ x 1 : i − 1 ) p(x_{i}∣x_{1:i−1}) p(xi∣x1:i−1)进行平均。这里的 p(xi∣x1:i−1) 表示给定之前的词序列 x 1 : i − 1 x_{1:i−1} x1:i−1后下一个词 x i x_{i} xi出现的概率。这样做的目的是评估模型在处理各种词标记时的平均性能。
总结
增加模型的大小和示例的数量都有助于提高性能。 有一些启发式的方法可以使语言模型适应感兴趣的任务。 但为什么会有这样的表现没有人知道。
