In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的，能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务，并给出问题答案；本质上，它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里，给语言模型一个 “提示（prompt）”，该提示...
所以,单纯依赖预先的训练或者微调,无法涵盖所有的情形。对于这样需求频繁变化的、和语境(context)紧密相关的任务,模型是很难出色完成的。 既然某些问题需要依赖特定的语境,那么是否可以有这样一种方式,让模型通过上下文或语境判断此时应当做出的回复?这便是本章要介绍的语境学习(in-context Learning) 语境学习(in-context...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
In-context Learning 语境学习是一种学习范式,是现代自然语言处理领域中一种重要的学习方法,尤其在使用大规模,尤其在使用大规模预训练模型时,它允许模型在给定的上下文中进行学习和推理,而无需真正更新模型参数。 这种方法充分利用了模型的预训练知识,并通过在推理阶段提供相关的上下文信息来生成或调整模型输出。 In-con...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
In-context Learning 语境学习是一种学习范式,是现代自然语言处理领域中一种重要的学习方法,尤其在使用大规模,尤其在使用大规模预训练模型时,它允许模型在给定的上下文中进行学习和推理,而无需真正更新模型参数。 这种方法充分利用了模型的预训练知识,并通过在推理阶段提供相关的上下文信息来生成或调整模型输出。
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...