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。
[4] Improving In-Context Few-Shot Learning via Self-Supervised Training:https://aclanthology.org/2022.naacl-main.260/ [5] Self-Generated In-Context Learning: Leveraging Auto-regressive Language Models as a Demonstration Generator:https://arxiv.org/abs/2206.08082 [6] Active Example Selection for ...
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...
2、In-context learning:如果语言模型使用提示中的in-context示例推断提示概念(提示中的示例所共享的潜在概念),则发生in-context learning! In-context learning的贝叶斯推理观点 在我们讨论贝叶斯推理观点之前,让我们设置好in-context learning的设定。 预训练分布(p):我们对预训练文档结构的主要假设是,关于文档的生成,...
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...
旨在为大型语言模型（LLMs）的指令调整训练提供更高效的训练数据。研究的核心是利用学习百分比（Learning ...
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...
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...
《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...
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...