1.1 In-context Learning(ICL) ICL,即在上下文中学习,通过在提示(prompt)中加入样例来激活大模型的能力。这种方法不涉及模型参数的更新,主要依赖于给模型提供具体的例子来引导其做出预期的回答。 1.2 微调(Finetuning) 微调通过少量的数据更新模型,使其具备特定领域或任务的能力。微调实际上是针对模型参数进行的改造,...
有监督 ICL 训练和自监督 ICL 训练旨在通过引入更加接近于 in-context learning 的训练目标从而缩小预训练跟 ICL 之间的差距。比起需要示例的 in-context fine tuning，只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外，在 warmup 这个阶段，语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力，不断增...
in-context learning与传统的finetuning方法在大模型的应用上有着显著的区别，尤其在GPT系列中得到了体现。传统finetuning通常涉及使用下游任务的数据集来调整模型参数，以适应特定任务的需求。相比之下，in-context learning采用了不同的策略。它不需要对模型参数进行更新，而是通过提供少量的上下文示例（如10...
需要知道的是,不同于Fine-tuning(微调)任务,In-context Learning不需要使用下游任务的数据集对语言模型的参数进行进一步的训练,而是在冻结模型参数的基础上执行推理任务。这使得用户无需耗费大量资源对语言模型进行训练,降低了模型对不同任务部署的难度。当然,在prompt中你所提供的示例也并不会被模型所学习记录,在处理...
需要知道的是,不同于Fine-tuning(微调)任务,In-context Learning不需要使用下游任务的数据集对语言模型的参数进行进一步的训练,而是在冻结模型参数的基础上执行推理任务。这使得用户无需耗费大量资源对语言模型进行训练,降低了模型对不同任务部署的难度。当然,在prompt中你所提供的示例也并不会被模型所学习记录,在处理...
有监督 ICL 训练和自监督 ICL 训练旨在通过引入更加接近于 in-context learning 的训练目标从而缩小预训练跟 ICL 之间的差距。比起需要示例的 in-context fine tuning,只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外,在 warmup 这个阶段,语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力,不断增加...
比起需要示例的 in-context fine tuning,只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外,在 warmup 这个阶段,语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力,不断增加相关数据并不能带来 ICL 能力的持续提升。从某种角度上看,这些方法通过更加模型参数可以提升 ICL 能力也表明了原始的 LLM 具备...
有监督 ICL 训练和自监督 ICL 训练旨在**通过引入更加接近于 in-context learning 的训练目标从而缩小预训练跟 ICL 之间的差距**。比起需要示例的 in-context fine tuning,只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外,在 warmup 这个阶段,语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力,不...
有监督 ICL 训练和自监督 ICL 训练旨在通过引入更加接近于 in-context learning 的训练目标从而缩小预训练跟 ICL 之间的差距。比起需要示例的 in-context fine tuning,只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外,在 warmup 这个阶段,语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力,不断增加...
比起需要示例的 in-context fine tuning,只涉及任务描述的 instruct finetuning 更加简单且受欢迎。另外,在 warmup 这个阶段,语言模型只需要从少量数据训练就能明显提升 ICL 能力,不断增加相关数据并不能带来 ICL 能力的持续提升。从某种角度上看,这些方法通过更加模型参数可以提升 ICL 能力也表明了原始的 LLM 具备...