
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好面对当前微调大模型主要依赖人类生成数据的普遍做法,谷歌 DeepMind 探索出了一种减少这种依赖的更高效方法。
来自主题: AI资讯
8670 点击 2023-12-26 15:02
面对当前微调大模型主要依赖人类生成数据的普遍做法,谷歌 DeepMind 探索出了一种减少这种依赖的更高效方法。
我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。
有一家公司,OpenAI、Anthropic、Cohere、Aleph Alpha(欧洲顶尖大模型公司)和Hugging Face的模型训练和微调都离不开它,NVIDIA和谷歌云(GCP)都是它的深度合作伙伴,它是支持生成式AI明星公司们训练模型的幕后英雄。