2 In-Context learning(ICL) 范式下的小样本学习 模型参数不更新,仅改变模型输入,不同输入对应不同输出 zero-shot: 直接使用预训练模型参数进行预测 P(y|x;Θorigin) few-shot: 多条样例(example)拼接待预测样本作为模型输入 P(y|example1,...,examplen,x;Θorigin) 学习派:样例前向传播过程中发生了...
在 In-Context Learning 里，给语言模型一个 “提示（prompt）”，该提示是一个由输入输出对组成的列表，这些输入输出对用来描述一个任务。在提示的末尾，有一个测试输入，并让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。为了正确回答以下两个提示，模型需要理解 In-Context Learning 的演示示例，以确定输入分布（...
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...
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...
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：...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
In-context Learning的工作原理 提示词和示例 提示词:ICL常通过提示词来引导模型的生成过程,提示词通常包括任务描述,问题陈述或请求模型执行的操作。 示例:在少样本学习(Few-Shot Learning)中,提示词可能包括一些示例输入和输出,帮助模型理解如何处理类似的任务。
Raw In-context Learning 与in-context tuning一样,给定unseen task的instruction、少量标注样本(输入/输出对)和样本输入,直接预测样本的输出。此时没有fine-tuning过程,属于zero-shot learning场景。 Instruction-tuning + Fine-tuning 给定若干种类的task,基于instruction以及样本的输入,用于训练。在fine-tuning阶段,给定...
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。
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。