探索GPT-4-Base的潜力，瑞士EPFL团队试图在不依赖微调的情况下，通过上下文学习让大语言模型变得更听话。尽管取得了一些进展，但完全缩小上下文学习和指令微调之间的差距仍然具有挑战性。
GPT-4-Base：不依赖微调，大模型能多听话？
最近，一个有趣的研究引起了广泛关注。瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）团队获得了OpenAI的许可，能够使用未经微调的GPT-4-Base模型。这个研究的目标是：不依赖微调，只通过提示词，看看能让大语言模型走多远。这个实验能否开启大模型开发的捷径呢？
什么是GPT-4-Base？
GPT-4-Base，是GPT-4的原始版本，未经任何微调。微调是指通过特定的任务或数据集，调整预训练模型的参数，使其能够更好地执行特定任务。而GPT-4-Base仅通过预训练数据，尚未经过任何指令微调或强化学习对齐方法。
研究背景
EPFL团队申请到访问GPT-4-Base的权限，目的是研究上下文学习在多大程度上可以让大语言模型跟随指令。具体来说，他们想看看不通过监督微调，仅依靠提示词，模型能否达到与指令微调模型相似的效果。
实验方法
他们采用了一些有趣的方法来测试GPT-4-Base的潜力：
- 增加示例数量：他们首先尝试增加提供给模型的示例数量，但发现效果有限。即使示例数量增加，模型性能也没有显著提升。
- 贪心搜索算法：他们使用贪心搜索算法，从大量示例中选择最佳示例，添加到上下文中。这种方法有助于提升性能，但仍无法完全缩小与指令微调模型之间的差距。
- 消融实验：团队进行了系列消融实验，发现示例中包含正确的“问题-答案对”至关重要。这与图像分类任务中，部分标签错误无关紧要的现象不同。
实验结果
在实验中，他们在Llama系列、Mistral系列以及GPT-4-Base上都观察到类似的现象。特别是在多轮对话中，上下文学习的效果明显不如指令微调模型。
- 上下文学习的局限性：即使采用复杂的方法来改进上下文学习，仍然难以完全缩小与指令微调模型的差距。这表明大语言模型在模仿示例回答风格时，可能还没有真正理解如何执行指令的逻辑。
- 模型之间的差异：贪心搜索为特定模型找到的最佳示例，并不能可靠地迁移到其他模型。这意味着，不同的模型需要不同的示例。
结论
EPFL团队的研究表明，即使采用复杂的改进方法，完全缩小上下文学习和指令微调之间的差距仍然具有挑战性。大语言模型可能通过上下文学习，只是学会了模仿示例中的回答风格，但还没有真正理解执行指令的逻辑。
对AI发展的影响
这项研究的结果对AI助手的发展有重要意义。虽然上下文学习可以在一定程度上提高大语言模型的表现，但指令微调仍然是让AI助手更“听话”的关键方法。这意味着，短期内，要想让AI助手具备高效的指令跟随能力，仍然需要依赖微调和强化学习等方法。
未来的研究方向
未来的研究可以继续探索如何通过上下文学习进一步提升大语言模型的表现。例如，可以尝试：
- 优化提示词设计：设计更有效的提示词，帮助模型更好地理解指令。
- 多任务学习：让模型在多个任务中学习，提高其通用性和适应性。
- 结合人类反馈：利用人类反馈进行微调，进一步提升模型的指令跟随能力。
总结
尽管上下文学习在一定程度上可以提高大语言模型的表现，但完全依赖它让模型达到与指令微调模型相同的效果仍然具有挑战性。当前，指令微调和强化学习仍是让AI助手更“听话”的主要方法。
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