Downcodes小編帶你了解瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）最新研究成果！該研究深入比較了兩種主流大型語言模型(LLM) 的適應性訓練方法：上下文學習(ICL) 和指令微調(IFT)，並使用MT-Bench 基準測試對模型遵循指令的能力進行了評估。研究結果顯示，兩種方法在不同場景下各有千秋，為LLM 的訓練方法選擇提供了寶貴的參考。
瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL） 的一項最新研究比較了兩種主流的大型語言模型(LLM) 適應性訓練方法:上下文學習(ICL) 和指令微調(IFT)。研究人員使用MT-Bench 基準測試來評估模型遵循指令的能力，發現在特定情況下，兩種方法的表現各有優劣。
研究發現，當可用的訓練樣本數量較少時（例如不超過50個），ICL 和IFT 的效果非常接近。這顯示在數據有限的情況下，ICL 或許可以作為IFT 的替代方案。
然而，隨著任務複雜度的增加，例如在多輪對話場景中，IFT 的優勢變得明顯。研究人員認為，ICL 模型容易過度擬合到單一樣本的風格，導致在處理複雜對話時表現不佳，甚至不如基礎模型。
研究也檢視了URIAL 方法，這種方法只使用三個樣本和指令遵循規則來訓練基礎語言模型。雖然URIAL 取得了一定的效果，但與經過IFT 訓練的模型相比仍有差距。 EPFL 的研究人員透過改進樣本選擇策略，提升了URIAL 的效能，使其接近微調模型。這凸顯了高品質訓練資料對ICL、IFT 以及基礎模型訓練的重要性。
此外，研究也發現解碼參數對模型效能有顯著影響。這些參數決定了模型如何產生文本，對基礎LLM 和使用URIAL 訓練的模型都至關重要。
研究人員指出，即使是基礎模型，在適當的解碼參數下也能在一定程度上遵循指示。
這項研究的意義在於，它揭示了情境學習可以快速有效地調整語言模型，尤其是在訓練樣本有限的情況下。但對於多輪對話等複雜任務，指令微調仍是更優的選擇。
隨著資料集規模的擴大，IFT 的效能會持續提升，而ICL 的效能在達到一定樣本數後會趨於穩定。研究人員強調，選擇ICL 還是IFT 取決於多種因素，例如可用資源、資料量和特定應用需求。無論選擇哪種方法，高品質的訓練資料至關重要。
總而言之，EPFL 的研究為大型語言模型的訓練方法選擇提供了新的見解，也為未來的研究方向指明了道路。選擇ICL 或IFT 需要根據具體情況權衡利弊，高品質的數據始終是關鍵。希望這項研究能幫助大家更理解和應用大型語言模式。