核心概念
大型語言模型可以透過名為「規格說明」的提示工程技術,在無需微調的情況下學習執行特定任務行為,並能將這些行為泛化到未見過的案例中。
本研究探討如何利用名為「規格說明」的提示工程技術,讓大型語言模型在無需微調的情況下學習執行特定任務行為。研究者針對情感分析、語意匹配、閱讀理解和仇恨言論偵測四種自然語言處理任務,分別設計了人工撰寫和機器生成的規格說明,並將其整合至提示中,用於引導模型預測。
研究結果顯示,規格說明能有效提升大型語言模型在特定任務上的表現,且這種提升不僅限於已知的案例,還能泛化到未見過的案例。然而,規格說明的效果會因任務和模型大小而異,較小的模型難以有效利用規格說明,而較大的模型則能從中獲得顯著的效用。
研究發現,規格說明對於大型語言模型的影響存在差異性:
對於較小的模型,加入規格說明反而可能降低其在特定任務上的表現。
對於較大的模型,規格說明能有效提升其在特定任務上的表現,且這種提升不僅限於已知的案例,還能泛化到未見過的案例。