大言语模型的预练习[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented以及和Prompt Learning,In-content Learning区别

1.指示学习的定义

Instruction Learning 让模型对标题 / 描绘式的指令进行学习。针对每个使命，单独生成指示，通过在若干个 full-shot 使命上进行微调，然后在详细的使命上进行评估泛化才能，其间预练习模型参数是可更新的。

指示学习和提示学习的目的都是去开掘言语模型本身具有的常识。不同的是 Prompt 是激起言语模型的补全才能，例如依据上半句生成下半句，或是完形填空等。Instruct 是激起言语模型的理解才能，它通过给出更明显的指令，让模型去做出正确的举动。通过下面的例子来理解这两个不同的学习办法：

1. 提示学习：老师解说的通俗易懂，学生很喜欢，这门课太____了。
2. 指示学习：这句话的情感是十分正向的：老师解说的通俗易懂，学生很喜欢。选项：A = 好；B = 一般；C = 差。

对于使命指令学习，方针是通过遵从指令来驱动体系在给定输入的状况下到达输出。因而，数据集由三个项目组成：

• 输入 (X)：一个实例的输入；它可所以单个文本片段（例如，情感分类）或一组文本片段（例如，文本蕴涵、问题答复等）。
• 输出（Y）：一个实例的输出；在分类问题中，它可所以一个或多个预定义的标签；在文本生成使命中，它可所以任何敞开式文本。
• 模板 (T)：一个文本模板，试图单独表达使命含义或充当 X 和 Y 之间的桥梁。T 或许还不是一种组件结构。

三种不同类别的文本阐明，如图所示：

1. Entailment-oriented：将原始输入作为条件，将每个预定义的标签转换为假定（即指令）。

2. PLM oriented：运用模板将原始使命输入构建成完形填空题。

3. human-oriented：运用足够的使命信息作为辅导，例如定义和可选的小样本演示等

2. 指示学习的指令种类

2.1 使命指令

将这些指令归纳为履行 T,X 和 Y 的不同组合的三类（ENTAILMENT-ORIENTED、 PLM-ORIENTED 和 HUMAN-ORIENTED）

2.1.1 I=T+Y:Entailment-oriented Instruction

• 处理分类使命的一个传统方案是将方针标签转换为索引，并让模型决定输入属于哪个索引。这种范式侧重于对输入语义进行编码，一起丢掉标签语义。为了让体系识别新标签而不依赖于很多符号的示例，为每个标签建立一个假定——然后，推导标签的真值被转换为确认假定的真值。这种办法内置在指令 I 中，指令（I）结合模板 (Y) 和标签 (Y) 来解释每个方针标签(Y)。由于这种范式自然满意文本蕴涵（TE，其间使命输入和指令能够分别被视为条件和假定）的格局，因而这类指令被称为“面向蕴涵的指令”。长处有以下四个方面：

  1. 保留了标签语义，使得输入编码和输出编码在输入输出关系建模中得到同等重视；

  2. 产生了一个一致的推理过程文本蕴涵来处理各种 NLP 问题；

  3. 发明了运用现有 TE 数据集的直接监督的机会，因而预练习的 TE 模型有望在没有特定使命微调的状况下处理这些方针使命；

  4. 将原始的封闭集标签分类问题扩展为具有很少乃至零标签特定示例的敞开域敞开形式标签的识别问题。

  因而，它被广泛运用于各种少样本 / 零样本分类使命，如主题分类、情感分类、实体类型和实体关系。

2.1.2 I=T+X:PLM-oriented Instruction

• Prompt 是 PLM-oriented instructions 的代表，一般是一个简略的话语，前面加上使命输入（前缀提示），或许一个完形填空题模板（完形填空）

  • 基本上是为从预练习的 LM (PLM) 查询中间呼应而规划的。由于提示输入符合 PLM 的预练习方针（例如，完形填空式输入满意屏蔽言语建模方针（Kenton 和 Toutanova，2019）），因而有助于摆脱对传统监督微调的依赖大大减轻了人工标示的本钱。因而，快速学习在许多先前的少量 / 零样本 NLP 使命中取得了令人印象深刻的成果。

  • 尽管提示技能具有出色的功能，但在实践运用中，面向 PLM 的指令仍然存在两个明显的问题：

    • 不是用户友爱的。由于提示是为服务 PLM 规划的，因而鼓励运用 “模型的言语”（例如，模型首选的不连贯的词或内部嵌入）规划提示。但是，这种面向 PLM 的指令很难理解，而且常常违背人类的直觉。一起，提示的功能在很大程度上取决于吃力的提示工程（Bach 等人，2022 年），而大多数最终用户都不是 PLM 专家，一般缺乏足够的常识来调整有效的提示。
    • 运用约束。提示一般简略而简单，而许多使命不能仅仅通过简略的提示来有效地拟定，这使得提示难以处理现实世界 NLP 使命的不同格局。

2.1.3 Human-oriented Instruction

• 面向人的指令基本上是指用于在人工标示平台上进行众包工作的指令（例如，Amazon MTurk 指令）。与面向 PLM 的指令不同，面向人的指令一般是一些人类可读的、描绘性的、段落式的使命特定的文本信息，包括使命标题、类别、定义、应防止的工作等。因而，Human-oriented Instruction 阐明愈加用户友爱，能够理想地运用于简直任何复杂的 NLP 使命。

  • 面向人的指令类似于面向 PLM 的指令，它也运用模板将原始输入（赤色）转换为完形填空题。但是，使命模板本身包括信息使命语义，即正式的使命定义。一起，还供给了 few-shot 备选使命演示.

2.2 怎么建模指令

1. Semantic Parser-based(依据语义解析器)：在机器学习的前期阶段，为了协助体系理解自然言语指令，很多工作选用语义解析将指令转换为形式言语（逻辑公式），以便于体系履行。

2. Prompting Template-based(依据提示模板)：对于依据神经网络的体系能够直接将自然言语指令编码到模型的嵌入中，而无需语义解析器的协助。依据提示模板的办法的实质是运用模板将使命输入转换为提示格局（即完形填空）。

3. Prefix Instruction-based(依据前缀指令)：与依据前缀指令的办法首要用于为 human-oriented 的指令建模，其间供给了足够的特定于使命的信息。

4. HyperNetwork-based：运用依据前缀指令的建模策略有两个明显的问题。首要，它将使命级指令与每个实例级输入连接起来，重复过程明显减慢了处理 / 推理速度，冗长的输入也增加了计算本钱的担负。其次，它或许会影响优化，因为模型无法清晰区分使命输入 x 和前缀指令 I，因而模型能够简单地学习完成使命并忽略指令。为了处理上述问题，运用超网络对使命指令进行编码。运用依据超网络的办法的实质是：

   1. 分别对使命指令 I 和使命输入 x 进行编码。

   2. 将指令转换为特定于使命的模型参数。

2.3 长处

指令一般包括比单独符号的示例更笼统和更全面的方针使命常识。随着使命指令的可用性，能够快速构建体系来处理新使命，尤其是在特定于使命的标示稀缺的状况，举例阐明，例如，一个小孩能够通过从辅导和一些例子中学习来很好地处理一个新的数学使命。

指示学习的长处是它通过多使命的微调后，也能够在其他使命上做 zero-shot，而提示学习都是针对一个使命的。泛化才能不如指示学习。

3.与其他大言语模型技能对比

3.1.Instruction Learning 与 Prompt Learning

相同之处：

• ​ 中心相同，便是去开掘言语模型本身具有的常识

不同之处：

• 不同点就在于，Prompt 是去激起言语模型的补全才能，比方给出上半句生成下半句、或许做完形填空，都仍是像在做 language model 使命；而 Instruction Learning 则是激起言语模型的理解才能，通过给出更明显的指令 / 指示，让模型去理解并做出正确的 action。比方 NLI / 分类使命
• Prompt 在没精调的模型上也能有必定作用，而 Instruction Learning 则必须对模型精调，让模型知道这种指令形式；Prompt Learning 都是针对一个使命的，比方做个情感剖析使命的 prompt tuning，精调完的模型只能用于情感剖析使命，而通过 Instruction Learning 多使命精调后，能够用于其他使命的 zero-shot！

3.2.In-content Learning 和 Instruction Learning

• In-context Learning ：给出典范，让机器答复其它问题；以 GPT3 为代表，将检索后的每个文档（标题 + 提炼后的语句）作为一个样本输入到 GPT3 里，最终写 “标题：xxx \n 内容：_______”，让模型去补全。

• **Instruction Learning：**给出标题的叙说，让机器进行答复；以 ChatGPT 为代表，将检索后的信息输入给 ChatGPT 并后边补上一句 “请依据以上内容，答复问题 xxx”。

4.关键常识点

1. Instruction Learning建模指令有：依据语义解析器、依据提示模板、依据前缀指令

2. Instruction Learning使命指令类型有：Entailment-oriented Instruction、PLM-oriented Instruction 、Human-oriented Instruction

3. 通过Instruction Learning给【标题叙说】答复问题以及In-context Learning给【典范】答复问题能够让言语模型变成一个通才。

4. 指示学习的长处是它通过多使命的微调后，也能够在其他使命上做zero-shot，而提示学习都是针对一个使命的，泛化才能不如指示学习。

5. 指示学习和提示学习的相同之处是：中心相同，便是去开掘言语模型本身具有的常识。

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