如何为GPT/LLM模型添加额外知识？
2023-05-06 阅读 23
为GPT/LLM模型添加额外知识有多种方法，以下是一些常见的方法：
1. Fine-tuning：通过将模型预训练后的参数重新调整，让模型适应新的任务或数据集。可以在新的数据集上进行fine-tuning，也可以在原有的预训练数据集上添加新的数据进行fine-tuning。
2. 多任务学习：将模型同时训练多个任务，让模型学习更多的知识。例如，在预测下一句话的同时，也可以让模型学习识别实体、分类等任务。
3. 外部知识库：将外部的知识库，如维基百科、WordNet等，与模型进行融合。可以通过将知识库中的信息作为输入，或者将知识库中的信息作为模型的输出来实现。
4. 数据增强：通过对数据进行增强，例如通过同义词替换、词汇变形等方式，来扩展模型的知识。
5. 迁移学习：将已经训练好的模型应用到新的任务上，通过迁移已有的知识，来提高模型的性能。
需要注意的是，添加额外知识需要考虑到数据的质量和可靠性，以及对模型的影响和效果。同时，需要对模型进行适当的调整和优化，以便更好地融合新的知识。
更新于 2023年05月09日
