WikiEdge:ArXiv-2407.08995/methods

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這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估自我提示調整（self-prompt tuning）方法，以提高大型語言模型（LLMs）在各種任務中的表現。以下是這部分的主要內容：

  1. 自我提示調整（Self-Prompt Tuning）：
    • 提出了自我提示調整的概念，即通過微調（fine-tuning）讓LLMs能夠自動生成適合特定問題的專家角色提示（role-play prompts），從而提高其在相關領域的性能。
  2. LIMA-Role 數據集構建（Construction of LIMA-Role Dataset）：
    • 利用GPT-4為LIMA數據集中的每個數據點生成角色扮演提示，創建了LIMA-Role數據集，該數據集用於後續的LLMs微調。
  3. LLMs 微調（Fine-tuning of LLMs）：
    • 在LIMA-Role數據集上微調了如Llama-2-7B和Mistral-7B等LLMs，使得微調後的模型能夠自動為任何給定問題生成專家角色提示。
  4. 評估（Evaluation）：
    • 通過在8個傳統的自然語言處理（NLP）基準測試和開放式問題測試上廣泛評估自我提示調整後的LLMs，證明了該方法在大多數數據集上相較於標準指令調整基線模型的性能提升。
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