定义:In-context learning是一种范式,它允许语言模型以演示的形式只给出几个例子来学习任务。 根据定义,我们可以看到ICL与其他相关概念的区别。(1) 提示学习(prompt learning):提示可以是鼓励模型预测所需输出的离散模板或soft parameters。严格地说,ICL可以被视为提示调优的一个子类,其中演示是提示的一部分;(2) Fe...
论文链接 ICL简要介绍 解释ICL的理论框架 理论框架 ICL的假设空间 分离 和 实验验证 最优Transformer层数 ICL理论框架的性能对比 任务向量的鲁棒性 对任务向量 解释 总结 参考资料 引言 在大型语言模型(LLM)中的上下文学习(In-Context Learning,ICL)目前已经成为一种新兴的学习范式,具有强大的性能。然而,其内在的...
从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年底)再到 In-cotnext learning(2022年初),但从方法原理上,他们却有很多相似之处。 本文对一篇有代表性的 in-context learning 论文:Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?进行...
常规In-context Learning(Regular ICL):模型的输入示例是符合正确的语义且与标签匹配的,这样的情况下,模型的先验语义知识以及对输入-标签映射的学习能力都可以发挥作用,使得In-context Learning的表现更好。 翻转标签的In-context Learning(Flipped-Label ICL):将输入的示例的“Positive”与“Negative”标签翻转,原本积极...
从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年底)再到 In-cotnext learning(2022年初),但从方法原理上,他们却有很多相似之处。 本文对一篇有代表性的 in-context learning 论文:Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?进行...
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...
自GPT-3首次提出了In-Context Learning(ICL)的概念而来,ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL,即In-Context Learning,是一种让大型语言模型(LLMs)通过少量标注样本在特定任务上进行学习的方法。这种方法的核心思想是,通过设计任务相关的指令形成提示模板,利用少量标注样本作为提示,引导模型在新的测试数据上生...
In-Context Learning是最近比较火热的方向,其主要针对超大规模模型(例如1750B参数量的GPT-3模型),在只提供少量标注样本作为提示的前提下,即可以实现很惊艳的效果。本文将元学习引入到In-Context Learning中。 论文PDF:https://doi.org/10.18653/v1/2022.acl-long.53 ...
在这一背景下，in-context learning（上下文内学习）是一种新兴的学习方法，它在无监督预测的基础上引入了一段前缀信息，以提升模型在特定任务上的表现。这一前缀信息通常包含少量的标注数据，旨在帮助模型更好地理解输入与输出之间的关系。然而，in-context learning中模型究竟学到了什么，一直是研究者和...
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)”,该提示是一...