LLM零样本任务性能的通用提示检索机制UPRISE

一、研究背景

  这篇论文探讨的研究背景聚焦于大型语言模型（LLMs）如GPT-3、BLOOM等在多种自然语言处理任务上的应用。这些模型因其能够处理和理解大规模文本数据而备受青睐，并在多项任务中展示出卓越的性能。然而，尽管这些模型在一些基准测试中表现良好，但在新任务或零样本场景下，即在模型未直接训练过的任务上，它们的效果往往会显著下降。

  为了提高模型在这些新任务上的表现，研究者和工程师通常会采取两种策略：模型微调（Fine-tuning）：通过在特定任务的数据上微调模型，调整模型权重以适应新任务。这种方法可以显著提高模型的任务相关性能，但它需要大量的计算资源，并且还需要能够访问到模型的权重，这对于许多使用者来说是不切实际的。提示设计（Prompt engineering）：通过设计合适的输入提示（prompts）来引导模型生成期望的输出。这种方法不需要改变模型的权重，但高度依赖于设计者对任务的理解和经验，且在零样本环境中，即模型完全未见过任何该任务数据的情况下，如何设计有效的提示仍是一个未解决的挑战。

  这些限制说明了即使是先进的大型语言模型在处理新任务时也面临泛化能力不足的问题。因此，如何在不依赖大规模计算资源和复杂提示设计的情况下，有效利用这些模型处理未见任务，成为了一个亟待解决的重要研究问题。这就是本论文提出UPRISE系统的研究背景，旨在通过一个通用且轻量级的提示检索机制来改进模型在零样本评估中的性能，从而解决上述挑战。

二、当前难点

1. 泛化能力不足

  大型语言模型（LLMs），如GPT-3和BLOOM等，虽然在训练任务上表现出色，但在面对未见过的任务类型时，它们的性能往往会大幅下降。这是因为现有的方法通常是针对特定任务或模型