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FLAN论文 – 指令微调提升语言模型泛化能力

FLAN(Fine-tuned LAnguage Net)是一个通过指令微调技术提升语言模型泛化能力的项目,专注于自然语言处理(NLP)领域。它通过在多样化的指令数据集上微调预训练模型(如T5),使...

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AI交流(进群备注:)

FLAN(Fine-tuned LAnguage Net)是一个通过指令微调技术提升语言模型泛化能力的项目,专注于自然语言处理(NLP)领域。它通过在多样化的指令数据集上微调预训练模型(如T5),使模型能够处理未见过的任务,如分类、翻译、问答等,特别适用于零样本和少样本学习场景。项目强调模型规模越大性能越好,且支持多语言任务,但需注意其数据可能存在污染问题。

FLAN的特点:

  • 1. 模型规模越大性能提升越显著
  • 2. 支持1836种任务的多语言处理
  • 3. 基于预训练模型(如T5)高效微调
  • 4. 零样本学习表现优异
  • 5. 涵盖分类、翻译、推理等多样化NLP任务

FLAN的功能:

  • 1. 电影评论情感分类(如正负评价判断)
  • 2. 跨语言句子翻译(如英语到丹麦语)
  • 3. 自然语言推理(如ANLI数据集)
  • 4. 闭卷问答(依赖模型内部知识)
  • 5. 阅读理解任务(如BoolQ、OpenbookQA)
  • 6. 研究人员复现及改进指令微调方法

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