在瑞士洛桑联邦理工学院的最新研究中，两种主流的大型语言模型 (LLM) 的适应性训练方法——上下文学习 (ICL) 和指令微调 (IFT) 的表现各具特色，令人惊叹不已。研究团队通过高标准的 MT-Bench 基准测试，发现在特定场景下，ICL 和 IFT 的优劣之处显而易见。当训练样本数量较少时（例如不超过50个），ICL 和 IFT 的效果非常接近，这为数据稀缺的应用场景提供了一个极具吸引力的替代方案。然而，随着任务复杂性的增加，特别是在多轮对话中，IFT 的优势愈发明显。研究人员指出，ICL 模型容易被单一样本的风格所束缚，导致其在复杂对话处理上表现不佳，甚至逊色于基础模型。
研究还探讨了 URIAL 方法，该方法仅使用三个样本和指令遵循规则来训练基础语言模型。尽管 URIAL 在某些方面取得了一定效果，但与经过 IFT 训练的模型相比依旧存在差距。EPFL 的研究团队通过改进样本选择策略，使 URIAL 的性能有了显著提升，接近于微调模型的水平。这一发现彰显了高质量训练数据对 ICL、IFT 及基础模型训练的重要性。同时，研究还发现解码参数对模型性能产生巨大影响，这些参数直接决定了模型生成文本的质量。
值得注意的是，即使是基础模型，在合适的解码参数配置下也能展现出一定的指令遵循能力。这项研究的重要意义在于，它揭示了上下文学习能够在训练样本有限时迅速有效地调整语言模型。然而，对于多轮对话等复杂任务，指令微调仍然是更优之选。随着数据集规模的扩大，IFT 的性能将持续提升，而 ICL 的性能则在达到一定样本量后趋于稳定。选择 ICL 还是 IFT 将取决于资源、数据量及具体应用需求，而无论选择哪种方法，高质量训练数据始终是成功的关键。
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