近年来，大型语言模型（LLMs）在解决各种任务方面展现出了巨大的潜力，尤其是当它们被提供适当的自然语言提示时。然而，尽管LLMs在许多任务上取得了令人印象深刻的性能，但它们在特定任务上的表现往往不如经过大量特定数据微调的模型。
为了解决这个问题，来自卡内基梅隆大学（CMU）和清华大学的研究人员提出了一种名为SELF-GUIDE的创新方法。这种方法利用LLMs自身的能力来生成特定任务的数据，然后使用这些数据来微调模型本身，从而提高其在特定任务上的性能。
SELF-GUIDE是一种多阶段机制，旨在解决LLMs在特定任务上的性能瓶颈。具体而言，该方法包括以下几个关键步骤：
数据合成：SELF-GUIDE首先利用学生LLM（即目标模型）生成特定任务的输入-输出对。通过向学生LLM提供适当的提示，研究人员可以引导它生成高质量的合成数据。
模型微调：接下来，研究人员使用生成的合成数据来微调学生LLM本身。通过在特定任务的数据上进行微调，学生LLM可以学习到更好的表示和预测能力。
性能评估：最后，研究人员在各种基准测试上评估了SELF-GUIDE的性能，包括Natural Instructions V2等。结果显示，SELF-GUIDE在分类任务和生成任务上都取得了显著的性能提升。
为了验证SELF-GUIDE的有效性，研究人员在多个基准测试上进行了广泛的实验。以下是一些关键的实验结果和讨论：
性能提升：在Natural Instructions V2基准测试中，SELF-GUIDE在分类任务上实现了约15%的绝对性能提升，在生成任务上实现了约18%的绝对性能提升。这些结果表明，SELF-GUIDE是一种有效的方法，可以显著提高LLMs在特定任务上的性能。
数据效率：SELF-GUIDE的一个关键优势是它能够利用LLMs自身的能力来生成特定任务的数据。这意味着研究人员不需要依赖外部数据源或人工标注的数据，从而提高了数据效率和可扩展性。
局限性：尽管SELF-GUIDE在特定任务上取得了显著的性能提升，但它仍然存在一些局限性。例如，生成的合成数据的质量可能受到学生LLM本身能力的限制。此外，SELF-GUIDE可能不适用于所有类型的任务或数据集。
