SFT：从预训练到微调——探索LLM的新范式

LLM：Prompt-Tuning/Instruction-tuning微调新范式
随着人工智能领域的发展，大型语言模型（Large Language Models）已经成为了自然语言处理（NLP）领域的核心研究对象。LLM是指通过微调（Tuning）来优化预训练模型，使其更好地适应实际应用场景。其中，Prompt-Tuning和Instruction-tuning是LLM的两种重要微调范式，本文将重点介绍这两种范式。
一、Prompt-Tuning
Prompt-Tuning是一种基于预训练模型的微调方法，它通过给模型提供少量的监督信号，使其学会解决特定的任务。在Prompt-Tuning中，模型被提供的训练数据是带有所需任务信息的提示（Prompt），这些提示通常由手工设计的模板或者从大量无标签文本中学习到的模板构成。
在Prompt-Tuning中，模型的输入不再是原始文本，而是经过处理的提示。这种方法可以使得模型更好地理解特定任务的内在逻辑和要求，从而在面对新任务时能够更快地适应并取得较好的性能。
二、Instruction-tuning
Instruction-tuning是一种更为灵活和开放的微调范式，它不仅对模型的输入进行微调，还对模型的参数进行微调。在Instruction-tuning中，模型被提供的训练数据不仅包括带有所需任务信息的提示，还包括关于任务的具体描述和指令。这些描述和指令可以是由人类专家制定的人工规则，也可以是从大量无标签文本中学习到的自然语言描述。
相比于Prompt-Tuning，Instruction-tuning具有更大的灵活性和适应性。它可以对不同任务采用不同的参数进行微调，从而使模型更好地适应不同任务的要求。此外，Instruction-tuning还可以从大量无标签文本中学习到更为复杂的任务规则和约束条件，从而使得模型的性能更加强大。
Instruction-tuning的一个重要应用是在对话系统（Dialogue System）中。在对话系统中，用户输入的问题或请求通常需要模型进行理解、分析和回答。使用Instruction-tuning，模型可以更好地理解用户的意图并生成恰当的回复。具体而言，Instruction-tuning可以在对话系统中引入领域知识、语言规则和对话结构等重要因素，从而提升模型的性能和对话质量。
总之，LLM的两种重要微调范式Prompt-Tuning和Instruction-tuning都可以对预训练模型进行优化，使其更好地适应实际应用场景。Prompt-Tuning通过提供少量的监督信号使得模型学会解决特定任务，而Instruction-tuning则更为灵活和开放，可以对不同任务采用不同的参数进行微调并从大量无标签文本中学习到复杂的任务规则和约束条件。这两种范式都具有广泛的应用前景，特别是在自然语言处理领域中，可以极大地推动人工智能技术的发展和应用。