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学习方式(模型建模输入样本和输出样本之间的关联)学习;in-context learning中,模型学到(激活)了输入数据、预测标签的分布,以及这种数据+label的语言表达形态 结论2:潜在概念以提示为条件的贝叶斯推理,这种能力来自预训练数据中的...
广义上讲,In-Context learning属于Prompt learning的一种,我们更应关注其特异性: 不需要对模型参数更新(Fine-tuning基于梯度更新模型,Prompt learning中有部分Soft Prompt方法需要微调参数) 使用下游任务的的演示信息学习并推理,通常是“实例-标签”形式(Fine tuning与Prompt Learning 仍需在大量训练数据中的学习类别表示...
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(财经或一般新闻)、输出分布(积极 / 消极或主题)、输入 - 输出映射(情感或主题分类)以及格式。 和其他概念的区别 提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型...
Prompt 在没精调的模型上也能有一定效果,而 Instruction Learning 则必须对模型精调,让模型知道这种指令模式;Prompt Learning 都是针对一个任务的,比如做个情感分析任务的 prompt tuning,精调完的模型只能用于情感分析任务,而经过 Instruction Learning 多任务精调后,可以用于其他任务的 zero-shot! 3.2.In-content Le...
提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 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...
大语言模型的预训练4:指示学习Instruction Learning:Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 1.指示学习的定义 Instruction Learning 让模型对题目 / 描述式的指令进行学习。针对每个任务,单独生成指示,通过在若干个 full-shot 任务上进行微调,然后在具体的任务...
in-context learning区别于其他学习形式,如机器学习、深度学习、监督学习和无监督学习,后者的学习过程依赖于梯度更新模型参数。在in-context learning中,"context"意指上下文,即输入的数据背景。通过理解输入文本,模型从文本中获取知识和信息,不更新参数,单纯理解输入文本内容,并在后续对话中应用这些知识。对于未曾见识过的...
ICL(In-Context Learning)是一种在大型语言模型(如GPT-3、PaLM等)中使用的技术,它允许模型在没有显式微调的情况下,通过提供示例来学习任务。ICL的核心思想是通过在输入中包含一些示例,让模型在上下文中理解任务并生成正确的输出。 ICL Prompting 的基本原理 ...
2024最全【RAG公开课】实战大模型 + RAG 做私有知识库问答 | RAG项目避坑指南 | 提示词工程实战 | In-Context Learning共计5条视频,包括:1.实操RAG搭建全流程、2.巧用提示工程,最大化激发大模型的潜在能力、3. 【避坑】大模型企业级落地应用的弯路等,UP主更多精彩视频,