大规模语言模型在有监督微调中的有效性:中文短文本匹配任务的实验研究

Concetti Chiave

本研究通过对中文短文本匹配任务的实验分析,探讨了大规模语言模型在有监督微调中的有效性,包括任务建模方法、提示格式和思维链等因素的影响。结果表明,生成式范式优于判别式方法,尤其在训练数据有限的情况下;提示格式对有监督的大规模语言模型影响较小;而思维链可以提升模型在困难任务上的性能。

Sintesi

本研究探讨了大规模语言模型(LLM)在有监督微调中的有效性,以中文短文本匹配任务为例进行实验分析。

1. 任务建模方法:

   • 生成式任务:将输入文本对和标签组织成单个文本输入,让模型生成目标标签。
   • 判别式任务:将输入文本对拼接为单个输入,从LLM最终层提取特征向量,进行二分类。
   • 结果表明,在训练数据较少时,生成式方法明显优于判别式方法,包括BERT和判别式CLLM-7B。这是因为生成式方法更贴近预训练过程,更容易激活模型在预训练中学习到的知识。

2. 提示格式:

   • 简洁提示:直接拼接给定文本对,无任务说明。
   • 复杂提示:包含详细的任务说明。
   • 结果表明,有监督LLM对提示格式不敏感,因为模型可以从训练数据中准确学习任务定义。

3. 思维链(CoT):

   • 在输出部分加入CoT,即模型解释自己的判断。
   • 结果显示,CoT可以提升模型在困难任务(如BQ)上的性能。

总的来说,本研究表明,LLM可以作为有效的基础模型进行有监督微调,生成式方法优于判别式,而提示格式和CoT也可以进一步提升性能。这些发现可能适用于其他自然语言理解任务。

Statistiche

中文短文本匹配任务的数据集LCQMC和BQ的统计信息如下:

LCQMC包含260,068个中文查询对,其中238,766个用于训练,8,802个用于开发,12,500个用于测试。
BQ包含120,000个中文句子对,其中100,000个用于训练,10,000个用于开发,10,000个用于测试。

Citazioni

"当训练样本数量小于20,000时,CLLM-GEN在LCQMC和BQ两个数据集上都明显优于判别式模型,包括BERT和CLLM-CLS。"
"CLLM-GEN在LCQMC全训练集上的表现优于BERT,但在BQ数据集上失败。我们认为原因是CLLM-7B和BERT一样,缺乏对WeBank的背景知识,而这种知识只能从训练数据中获得。"
"我们的实验结果表明,CoT也可以提升有监督文本匹配任务的性能,尤其是在较难的任务上。"

Approfondimenti chiave tratti da

Are LLMs Effective Backbones for Fine-tuning? An Experimental Investigation of Supervised LLMs on Chinese Short Text Matching

by Shulin Liu,C... alle arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19930.pdf

Domande più approfondite

大规模语言模型在有监督微调中的局限性是什么?

在有监督微调中，大规模语言模型（LLMs）存在一些局限性。首先，对于特定的自然语言理解任务，LLMs在零样本和少样本情况下的泛化能力相对较弱，与微调后的小型模型相比性能不尽如人意。例如，在中文短文本匹配任务中，研究表明微调后的Bert在某些情况下表现优于LLMs。此外，LLMs在有监督微调中对提示的敏感度较低，与零样本和少样本情况下的表现有所不同。另外，LLMs在有监督微调中可能存在数据泄漏问题，需要谨慎处理以确保模型的准确性和可靠性。

如何设计更有效的提示来提升有监督LLM的性能?

为了提升有监督LLMs的性能，设计更有效的提示至关重要。在零样本和少样本情况下，提示的设计对LLMs的性能至关重要，但在有监督微调中，提示的影响可能较小。然而，为了确保模型准确理解目标任务，可以采取以下策略来设计更有效的提示：首先，确保提示清晰简洁，直接传达任务要求，避免过于复杂的描述。其次，根据任务的特点和数据集的需求，灵活调整提示的格式和内容，以便让模型更好地理解任务要求。最后，在有监督微调中，重点应放在训练数据的质量和多样性上，以确保模型在微调过程中能够充分学习和适应特定任务。

将这些发现应用于其他自然语言理解任务会有什么启示?

将这些发现应用于其他自然语言理解任务可以提供一些启示。首先，在选择任务建模方法时，应根据任务的特点和数据集的需求选择合适的方法，例如将任务建模为生成式任务或判别式任务。其次，在设计提示时，应根据任务的复杂性和模型的需求灵活调整提示的格式和内容，以提升模型的性能。最后，在有监督微调中，重点应放在训练数据的质量和多样性上，以确保模型能够充分学习和适应特定任务，从而提升自然语言理解任务的性能和效果。