定义好MDP的各个关键部分后,作者基于off-policy的方式,使用CQL(Q-learning的一个变种,用于缓解Q-Learning对于Q值估计过高的问题),构造一个三层MLP层的Q网络,用于学习最优策略。 《Self-generated in-context learning: Leveraging auto-regressive language models as a demonstration generator》 前面提及的方法,都是从...
定义好MDP的各个关键部分后,作者基于off-policy的方式,使用CQL(Q-learning的一个变种,用于缓解Q-Learning对于Q值估计过高的问题),构造一个三层MLP层的Q网络,用于学习最优策略。 《Self-generated in-context learning: Leveraging auto-regressive language models as a demonstration generator》 前面提及的方法,都是从...
定义好MDP的各个关键部分后,作者基于off-policy的方式,使用CQL(Q-learning的一个变种,用于缓解Q-Learning对于Q值估计过高的问题),构造一个三层MLP层的Q网络,用于学习最优策略。 《Self-generated in-context learning: Leveraging auto-regressive language models as a demonstration generator》 前面提及的方法,都是从...
定义好MDP的各个关键部分后,作者基于off-policy的方式,使用CQL(Q-learning的一个变种,用于缓解Q-Learning对于Q值估计过高的问题),构造一个三层MLP层的Q网络,用于学习最优策略。 《Self-generated in-context learning: Leveraging auto-regressive language models as a demonstration generator》 前面提及的方法,都是从...
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...
语境学习(in-context Learning)能让模型在推理过程中学习。通过简单的任务说明或少量的标签数据即可以灵活地处理不同的任务。 比如,当我们期待模型完成情感识别任务时,可以额外增添几个例子。能够让模型通过类比的方式把握任务内容。当我们期待模型完成语句分类任务时,同样可以使用其他的例子,让模型意识到需要输出语句对应...
1. What Makes In-Context Learning Work? 论文:Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? 考虑上图ICL的过程,显然有以下四个因素可能影响预测效果: The input-label mapping:whether each inputxiis paired with a correct labelyi. ...
《Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning》 作者认为demostrations的好坏,不应该由人来决定,而应该由模型来判定。 对于一条测试数据(x,y)(x,y),作者将训练集中每一个样本数据都当作示例ee,将(e,x)(e,x)输入模型,通过模型生成yy的概率Probg^(y∣e,x)Probg^(y∣e,x),来评估当...
这样简单的训练目标,大规模数据集以及高参数量模型相结合,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“写作”,除此以外,GPT-3的论文发现[1],大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用几条下游...
In-Context Learning（ICL）在大型预训练语言模型上取得了巨大的成功，但其工作机制仍然是一个悬而未决的问题。本文中，来自北大、清华、微软的研究者将 ICL 理解为一种隐式微调，并提供了经验性证据来证明 ICL 和显式微调在多个层面上表现相似。继 BERT 之后，研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力，不同的预...