语境学习【in-context learning】是一种学习方法,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 设实例集合: C={s(x1,y1,I),s(x2,y2,I),....,s(xk,yk,I)},其中 s(xk,yk,I) 表示指令 I 规则下,实例的自由
近年来,大语言模型展现出的In-Context Learning (ICL)能力令人惊叹。只需在推理时提供少量示例,模型就能快速适应新任务,无需任何参数更新。然而,这种能力从何而来?模型从未专门训练过如何从示例中学习。为了揭开这一谜团,Meta AI和华盛顿大学的研究人员另辟蹊径,从预训练数据的角度出发,深入探究了ICL能力的起源。1...
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...
最近,在语言模型领域取得了巨大的进展,部分是因为它们可以通过In-Context- Learning ( ICL)来完成各种复杂的任务。在ICL中,模型在执行未见过的用例之前,会首先接收一些输入-标签对的示例。一般来说,ICL对模型的增强,有以下原因: 按照上下文示例的格式,利用预训练阶段得到的语义先验知识来预测标签(例如,当看到带有“正...
in-context learning区别于其他学习形式,如机器学习、深度学习、监督学习和无监督学习,后者的学习过程依赖于梯度更新模型参数。在in-context learning中,"context"意指上下文,即输入的数据背景。通过理解输入文本,模型从文本中获取知识和信息,不更新参数,单纯理解输入文本内容,并在后续对话中应用这些知识。对于未曾见识过的...
In-Context Learning:解锁大模型潜力的秘密武器 引言 随着人工智能技术的飞速发展,大规模预训练模型(如GPT系列)已成为自然语言处理(NLP)领域的佼佼者。这些模型不仅在文本生成、问答系统等方面展现出强大的能力,还催生了一种新的学习方式——In-Context Learning(上下文学习)。本文将带您深入了解这一技术的原理、优势、...
当然,反过来,也表明了in-context learning的局限在于,它不能真正建模输入和输出之间的关系,因此在一些输入输出之间的关系必然没有被无监督预训练任务所建模的下游任务而言,in-context learning很可能失效。 不过,看起来目前大多数传统NLP的任务都不会满足上述“...
被GPT带飞的In-Context Learning发展现状如何?这篇综述梳理明白了 随着语言模型和语料库规模的逐渐扩大,大型语言模型(LLM)展现出更多的潜力。近来一些研究表明,LLM 可以使用 in-context learning(ICL)执行一系列复杂任务,例如解决数学推理问题。 来自北京大学、上海 AI Lab 和加州大学圣巴巴拉分校的十位研究者近期发布了...
In-Context-Learning在更大的语言模型上表现不同 最近,在语言模型领域取得了巨大的进展,部分是因为它们可以通过In-Context- Learning (ICL)来完 成各种复杂的任务。在ICL中,模型在执行未见过的用例之前,会首先接收一些输入-标签对的示例。一 般来说,ICL对模型的增强,有以下原因:...
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。