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...
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Context in Language Learning and Language Understanding 电子书 读后感 评分☆☆☆ 评分☆☆☆ 评分☆☆☆ 评分☆☆☆ 评分☆☆☆ 类似图书 点击查看全场最低价 出版者: 作者:Malmkjaer, Kirsten; Williams, John; Williams, John 出品人: 页数:208 译者...
图1 In-Context Language Learning: Architectures and Algorithms [1], fig 4 图2 The Evolution of Statistical Induction Heads: In-Context Learning Markov Chains [2], fig 2 更多的间接证据 更进一步地,类似的现象也从更high-level的实验中被揭示过。 证据1:比如,图3这篇文章(EMNLP 2023)指出,ICL的过...
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...
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...
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...
instrction tuning也属于in-context learing的范畴,跟传统的in-context learning的区别在于引入了任务指令instruction,可以通过让模型在instrcution数据上训练从而提高语言模型的ICL能力,通过提升语言模型理解任务指令的能力,进一步提升泛化能力,在新任务下往往有出人意外的效果。对于instruction的获取方式,除了人工撰写的方式外,...
Noisy Channel Language Model Prompting for Few-Shot Text Classification ~ https://arxiv.org/pdf/2108.04106.pdf MetaICL: Learning to Learn In Context ~ https://arxiv.org/pdf/2110.15943.pdf 平时有些同学做了很多实验,一到写论文就什么实验结果...