On the Transformations across Reward Model, Parameter Update, and In-Context Prompt

尽管预训练大语言模型（LLMs）具有普遍的功能，但它们仍需要进一步适应以更好地服务于实际应用。本文展示了三种流行且独特的适应工具：参数更新、奖励建模和上下文提示的互换性。这种互换性建立了一个三角框架，具有六个转换方向，每个方向都有助于各种应用。我们的工作提供了一个综合性的观点，统一了许多现有的研究，并提出了潜在的研究方向。我们将我们的工作视为未来LLMs研究的有用路线图。

论文探讨了如何进一步适应大型语言模型以更好地服务实际应用的问题。

论文提出了三种流行的适应工具：参数更新、奖励建模和上下文提示，并证明了它们之间的互换性，建立了一个三角形框架，为未来的LLMs研究提供了有用的路线图。

论文的实验设计包括使用多个数据集和开源代码，该研究还提供了一个综合的视角，将许多现有研究统一起来。

近期的相关研究包括：《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》、《Language Models are Few-Shot Learners》等。