下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
(2023). Optimizing in-context learning for large language models. Dong等人(2023)总结了三种不同的ICL(In-Context Learning)优化方法,包括通过微调、样本选择和分析顺序敏感性来优化ICL的性能。他们强调了这些方法在提高LLMs任务解决能力方面的重要性。
一、文本分类 incontext-learning 1.1、任务描述 1.2、prompt 设计 二、文本匹配 incontext-learning 2.1、任务描述 2.2、prompt 设计 三、信息抽取 incontext-learning 3.1、任务描述 3.2、prompt 设计 本着实用的原则,今天教大家怎样进行微调nlp任务(文本分类,文本匹配,关系抽取三个任务)。 1、finetune:利用下游任务...
Learning to Initialize: Can Meta Learning Improve Cross-task Generalization in Prompt Tuning? Chengwei Qin, Shafiq R. Joty, Q. Li, Ruochen Zhao 2023 An Explanation of In-context Learning as Implicit Bayesian Inference Sang Michael Xie, Aditi Raghunathan, P...
2.思维链用于上下文学习的方法(In-context learning) 2.1 Few-shot CoT Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况,它通过融合 CoT 推理步骤,将每个演示〈input,output〉扩充为〈input,CoT,output〉。 【CoT prompt 的设计】 作为一种直接的方法,研究表明,使用不同的 CoT(即每个问题的多个推理路径)可以有效地提高它...
2.思维链用于上下文学习的方法(In-context learning) 2.1 Few-shot CoT Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况,它通过融合 CoT 推理步骤,将每个演示〈input,output〉扩充为〈input,CoT,output〉。 【CoT prompt 的设计】 作为一种直接的方法,研究表明,使用不同的 CoT(即每个问题的多个推理路径)可以有效地提高它...
meta-learning(如图1.1):模型在训练阶段具备了一系列模式识别的能力和方法,并通过在预测过程中利用这些能力和方法以快速适应一个下游任务。最近的一些研究尝试通过称为in-context learning的方法来实现上述过程,然而效果距离期待的相差甚远。 Large scale transformers:Transformer语言模型参数的每一次增大都会让文本理解能力...
In nested Named entity recognition (NER), entities are nested with each other, and thus requiring more data annotations to address. This leads to the development of few-shot nested NER, where the prevalence of pretrained language models with in-context learning (ICL) offers promising solutions. ...
On the other hand, in the context of few-shot learning, accurately predicting the exact label values becomes challenging because there is usually a significant difference in their range between training and testing data. In fact, when additionally considering mean absolute error (MAE), even the ...
Prompt learning 教学[进阶篇]:简介Prompt框架并给出自然语言处理技术:Few-Shot Prompting、Self-Consistency等;项目实战搭建知识库内容机器人