提升语言模型零样本学习能力：指令微调

"本文探讨了一种提高语言模型零样本学习能力的方法。通过在一系列用自然语言指令描述的 dataset 上对语言模型进行微调（称为指令调优），显著提升了模型在未见过的任务上的零样本性能。作者将一个137亿参数的预训练语言模型在60多个NLP数据集上进行指令微调，创建了一个名为FLAN的模型。FLAN在未见过的任务类型上表现出色，对比未经修改的模型和1750亿参数的GPT-3，它在25个评估数据集中有20个取得了更好的结果。在某些任务如ANLI、RTE、BoolQ、AI2-ARC、OpenbookQA和StoryCloze上，FLAN甚至以较大的优势超越了少量样本的GPT-3。" 这篇论文的核心在于提出了一种新的语言模型优化技术，称为“指令调优”（Instruction Tuning）。这项技术是针对预训练语言模型的，旨在增强它们在没有特定任务训练样本的情况下（即零样本学习）解决问题的能力。具体来说，通过在大量使用自然语言指令描述的NLP数据集上对模型进行微调，可以显著提升模型在新任务上的泛化能力。 论文中，研究人员使用了一个拥有137亿参数的预训练模型，并将其在超过60个不同NLP数据集上进行指令调优，生成了一个名为FLAN的新模型。FLAN在处理未见过的任务类型时，其性能大大超过了原始的、未经调整的模型，并且在与1750亿参数的GPT-3的对比中，FLAN在25个测试数据集中的20个上表现更优。 此外，通过一系列的消融研究，论文指出微调数据集的数量、模型规模以及自然语言指令在提高模型零样本学习效果方面都起到了关键作用。这表明，不仅仅是模型的大小，而是如何利用这些大规模模型，以及如何用自然语言有效地指导它们，对于实现强大的零样本学习能力至关重要。 这篇论文揭示了改进大型语言模型零样本学习能力的有效途径，这对于推动AI和自然语言处理领域的进步具有重要意义，尤其是在减少对大量标注数据依赖、提高模型的通用性和适应性方面。同时，这也为未来的研究提供了有价值的见解，即如何通过优化指令和微调策略来进一步提升AI模型的性能。