本文参考论文《A Survey on In-context Learning》 上下文学习(In-context learning,ICL)是一种范式,它允许语言模型仅通过几个以演示形式给出的示例来学习任务。本质上,它使用经过良好训练的语言模型估计潜在答案的可能性,条件是演示。 我们可以举个例子:假设我们有一个语言模型,它已经过预训练,但并不知道如何执行特...
[Submitted on 31 Dec 2022 (v1), last revised 18 Jun 2024 (this version, v4)] A Survey on In-context Learning arxiv.org/pdf/2301.0023 关于上下文学习的研究 @[TOC] 关于上下文学习的研究 摘要 随着大型语言模型(LLMs)能力的增强,上下文学习(ICL)已成为自然语言处理(NLP)的新范式,其中LLMs基于...
上下文学习（In-context learning，ICL）是一种让语言模型通过几个演示示例学习任务的范式。主要思想是利用经过良好训练的语言模型来估计潜在答案的可能性，条件是提供演示。例如，假设一个语言模型需要学会将摄氏度转换为华氏度。我们可以通过提供几个演示来教它，如“0 摄氏度等于 32 华氏度”和“100 摄...
Learning Words in Context: a SurveyRaluca Budiu
迁移学习,基于源和目标领域和任务之间的不同情况。我们根据源领域和目标领域以及任务之间的不同情况,将迁移学习分为三个子设置,即归纳迁移学习(Inductive Transfer Learning)、转导迁移学习(Transductive Transfer Learning)和无监督迁移学习(Unsupervised Transfer Learning)。
Fig. 1. Different Learning Processes between TraditionalMachine Learning and Transfer Learning 图1展示了传统的学习和迁移学习的学习过程之间的不同。我们可以看到,传统的机器学习技术致力于从每个任务中抓取信息,而迁移学习致力于当目标任务缺少高质量的训练数据时,从之前任务向目标任务迁移知识。
A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning(对比式自监督学习研究)---pretext tasks、Downstream task解释,摘自MDPI:ASurveyonContrastiveSelf-SupervisedLearning摘要部分:Self-supervisedlearning(自监督学习)hasgainedpopularitybecauseofitsabilitytoavoid
看了几遍没太懂,然后上网找了人家的解读略有开窍,连接在下面。以后想回味下,好找到路 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21547840 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27368456 (这个解释很不错,有点醍醐灌顶的味道) https://www.zhihu.com/question/41979241 ...
Learning Words in Context: a Survey Raluca Budiu August 27, 1997 This paper surveys a number of theories of word meaning acquisition from context; it discusses possible (text-dependent or text-independent) constraints or biases that might help in the process, and also factors like student ...
摘自MDPI:A Survey on Contrastive Self-Supervised Learning 摘要部分: Self-supervised learning(自监督学习) has gained popularity because of its ability to avoid the cost of annotating(给…做注释) large-scale datasets. It is capable of adopting self-defined pseudolabels(伪标签) as supervision and us...