Downcodes小编带你了解瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）最新研究成果！该研究深入比较了两种主流大型语言模型 (LLM) 的适应性训练方法：上下文学习 (ICL) 和指令微调 (IFT)，并使用 MT-Bench 基准测试对模型遵循指令的能力进行了评估。研究结果显示，两种方法在不同场景下各有千秋，为 LLM 的训练方法选择提供了宝贵的参考。
瑞士洛桑联邦理工学院 （EPFL） 的一项最新研究比较了两种主流的大型语言模型 (LLM) 适应性训练方法:上下文学习 (ICL) 和指令微调 (IFT)。研究人员使用 MT-Bench 基准测试来评估模型遵循指令的能力，发现在特定情况下，两种方法的表现各有优劣。
研究发现，当可用的训练样本数量较少时（例如不超过50个），ICL 和 IFT 的效果非常接近。这表明在数据有限的情况下，ICL 或许可以作为 IFT 的替代方案。
然而，随着任务复杂度的增加，例如在多轮对话场景中，IFT 的优势就变得明显。研究人员认为，ICL 模型容易过度拟合到单个样本的风格，导致在处理复杂对话时表现不佳，甚至不如基础模型。
研究还考察了 URIAL 方法，这种方法仅使用三个样本和指令遵循规则来训练基础语言模型。虽然 URIAL 取得了一定的效果，但与经过 IFT 训练的模型相比仍有差距。EPFL 的研究人员通过改进样本选择策略，提升了 URIAL 的性能，使其接近微调模型。这凸显了高质量训练数据对 ICL、IFT 以及基础模型训练的重要性。
此外，研究还发现解码参数对模型性能有显著影响。这些参数决定了模型如何生成文本，对基础 LLM 和使用 URIAL 训练的模型都至关重要。
研究人员指出，即使是基础模型，在合适的解码参数下也能在一定程度上遵循指令。
这项研究的意义在于，它揭示了上下文学习可以快速有效地调整语言模型，尤其是在训练样本有限的情况下。但对于多轮对话等复杂任务，指令微调仍然是更优的选择。
随着数据集规模的扩大，IFT 的性能会持续提升，而 ICL 的性能在达到一定样本数量后会趋于稳定。研究人员强调，选择 ICL 还是 IFT 取决于多种因素，例如可用资源、数据量和具体应用需求。无论选择哪种方法，高质量的训练数据都至关重要。
总而言之，EPFL 的这项研究为大型语言模型的训练方法选择提供了新的见解，也为未来的研究方向指明了道路。选择 ICL 还是 IFT 需要根据具体情况权衡利弊，高质量的数据始终是关键。希望这项研究能帮助大家更好地理解和应用大型语言模型。