chatGPT讲师AIGC讲师叶梓:大模型这么火，我们在使用时应该关注些什么？-5

以下为叶老师讲义分享：

P25-P28

提示工程的模式

• 9、翻译是一种转化。 由于人类对语言理解的巨大需求，翻译涉及 ChatGPT 翻译和转换不同的语言或术语。
• 10、推理模式下，可以让 ChatGPT 观察和推断未知的事实或逻辑关系。 它的价值在于提供更全面的解决方案和灵感。
• 11、感应模式下，ChatGPT 可以从具体的例子或事实中归纳出一般规则或结论，看到一些事物的本质。
• 12、模拟 模式下，可以让 ChatGPT 模拟一个过程或现象
• 13、演员 模式下，可以让你与其进行更专注、更专业的对话，提高获取信息的效率。

微调大模型的意义

1. 节省计算资源：
   1. 在微调过程中，不需要重新训练整个模型，因此可以节省计算资源。
2. 提高特定任务上的性能：
   1. 通过微调，模型可以适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的性能。
3. 保留模型的通用性：
   1. 预训练模型具有较高的通用性能，微调可以帮助模型适应特定任务的语言特征和模式，从而提高模型的通用性。
4. 减少数据需求：
   1. 预训练模型已经过大量训练，因此在微调过程中可以使用较少的数据。

微调大模型的方法（Adapter-Tuning）

• 微调时冻结预训练模型的主体，由Adapter模块学习特定下游任务的知识。
• Adapter调优的参数量大约为LM参数的3.6%。

• Prefix Tuning只是在每个任务前有少量的prefix的参数，
• 比如翻译任务，可以在每句话的前面加上"翻译："来引导模型进行翻译功能。
• Prefix Tuning参数规模约为LM模型整体规模的0.1%。

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