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...
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...
Flamingo 的技术创新点很多,图文交错数据训练、multimodal few-shot / in-context learning、Perceiver Resampler、gated xattn dense 等。特别是图文交错数据实现了多模态的 few-shot / in-context learning。是很有价值的一篇多模态语言模型的工作。在 LLM 时代,也有很多多模态大模型会参考 resampler 的结构设计。
Few-shot in-context learning (ICL) enables pre-trained language models to per-form a previously-unseen task without any gradient-based training by feeding a small number of training examples as part of the input. ICL incurs substantial computational, memory, and storage costs because it involves ...
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...
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. ...
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...
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...
Since in-context learning involves absorbing many skills and tasks within the parameters of the model, it is plausible that in-context learning abilities might show similarly strong gains with scale. 对解决这些问题的一个潜在的路线是meta-learning1——在语言的上下文模型意味着模型发展广泛技能的训练时间...