Over de transformaties tussen beloningsmodel, parameterupdate en in-context prompt
On the Transformations across Reward Model, Parameter Update, and In-Context Prompt
June 24, 2024
Auteurs: Deng Cai, Huayang Li, Tingchen Fu, Siheng Li, Weiwen Xu, Shuaiyi Li, Bowen Cao, Zhisong Zhang, Xinting Huang, Leyang Cui, Yan Wang, Lemao Liu, Taro Watanabe, Shuming Shi
cs.AI
Samenvatting
Ondanks de algemene mogelijkheden van vooraf getrainde grote taalmodellen (LLM's), hebben ze nog verdere aanpassing nodig om praktische toepassingen beter te kunnen dienen. In dit artikel demonstreren we de uitwisselbaarheid van drie populaire en verschillende aanpassingstools: parameter-updates, beloningsmodellering en in-context prompting. Deze uitwisselbaarheid vormt een driehoekig raamwerk met zes transformatierichtingen, die elk een verscheidenheid aan toepassingen mogelijk maken. Ons werk biedt een holistische kijk die talrijke bestaande studies verenigt en potentiële onderzoeksrichtingen suggereert. Wij zien ons werk als een nuttige routekaart voor toekomstig onderzoek naar LLM's.
English
Despite the general capabilities of pre-trained large language models (LLMs),
they still need further adaptation to better serve practical applications. In
this paper, we demonstrate the interchangeability of three popular and distinct
adaptation tools: parameter updating, reward modeling, and in-context
prompting. This interchangeability establishes a triangular framework with six
transformation directions, each of which facilitates a variety of applications.
Our work offers a holistic view that unifies numerous existing studies and
suggests potential research directions. We envision our work as a useful
roadmap for future research on LLMs.