10条提升大模型任务微调效果的tricks

在大型语言模型（LLMs）的研究和应用中，如何通过微调来适应特定任务是一个关键问题。尽管提示工程（PE）在提升LLMs的零样本学习和上下文内学习方面取得了显著成效，但关于如何设计有效的微调样本以进一步提升LLMs性能的研究还相对欠缺。

为解决上述问题，提出了样本设计工程SDE（Sample Design Engineering），这是一种系统化的方法，旨在通过精细化设计输入、输出和推理环节来增强LLMs在特定任务上的表现。以多方面情感分析（MASA）任务为例，分析了不同的SDE选项，包括指令放置、输入建模、多种预测格式化、未提及目标的处理、文本或数值标签的使用，以及推理设计选项，如链式思考（CoT），得出10条重要的结论！

在设计下游微调样本时需要考虑的典型SDE选项，以MASA任务为例。Ai表示第i个方面，Si表示其情感标签，[P]指的是占位符。

MASA任务的一个示例

10条实验结论：

1. 指令位置的重要性：将指令放在输入文本的前面（Inst-first）比放在后面（Inst-last）能更好地提升LLMs在下游任务中的表现。这强调了在微调过程中指令放置的重要性。
2. 输入建模的影响：在微调过程中对输入部分进行建模（MI）相比于不将输入包括在损失计算中（No-MI）会降低性能。这表明在微调时可能需要谨慎考虑对任务的哪些方面进行建模。