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...
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...
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,其内在的运行机制仍然不够明确,一个具有挑战性的问题在于,如何将ICL的学习过...
few-shot setting 下的性能饱和问题,即随着 training examples 的数量的增加 (一般是 16 或者 32 左右),in-context learning 的性能不再提升。 1.2 ICL 到底学了啥 以及 与Fineture的差异 到底学了个啥,蛮多实验验证: 结论1(Erutan Lai:【论文解读】in-context learning到底在学啥?):模型没有按照传统意义的...
应用受限。context size 的上限为 2048 个字符。由于 content limit,一些任务更适合用 fine-turning 来做。这也导致一些研究结论其实并未在文本生成类的任务上进行验证。 few-shot setting 下的性能饱和问题,即随着 training examples 的数量的增加 (一般是 16 或者 32 左右),in-context learning 的性能不再提升。
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成预测结果。 ICL主要思路是:给出少量的标注样本,设计任务相关的指令形成提示模板,用于指导待测试样本...
GPT-3 in-context learning 实验证明在 Few-shot 下 GPT-3 有很好的表现：为什么 GPT 可以在 In-Context 中学习？尽管 ICL 在性能上取得了巨大的成功，但其工作机制仍然是一个有待研究的开放性问题。为了更好地理解 ICL 是如何工作的，我们接下来介绍一篇来自北大、清华等机构的研究是如何解释的。论文地址：...
few-shot setting 下的性能饱和问题,即随着 training examples 的数量的增加 (一般是 16 或者 32 左右),in-context learning 的性能不再提升。 5.ICL底层机制 5.1. 预训练怎样影响 ICL ICL 是在 GPT-3 中首次提出的,它表明随着模型尺寸的增大,ICL 的能力变得更加明显。
本文作者发现,in-context learning学习的并不是输入与标注之间的关联,而是通过展示数据形式,来激活预训练模型的能力。此外还有两个附带的结论:(1)在meta learning的环境下,in-context learning的这一特点更为明显;(2)因为标签不重要,所以可以用无标注领域内...
ICL方法:表现大幅度超越了Zero-Shot-Learning,为少样本学习提供了新的研究思路。 1.ICL定义 1.1 形式化定义 给出少量任务相关的模型输入输出示例(demonstration),如kk个示例Dk=f(x1,y1),...,f(xk,yk)Dk=f(x1,y1),...,f(xk,yk),其中f(xk,yk)f(xk,yk)是一个预定义的关...