In-context Learning(ICL)是一种创新的机器学习方法,通过在输入提示中嵌入样例来激活大型模型的能力,无需更新模型参数或额外数据训练,使模型能够即时、智能地根据上下文信息作出响应。 In-Context Learning:一种创新的机器学习方法 In-Context Learning的基本定义 In-Context Learn...
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。对于未曾见识过的知识,模型也能通过上下文学习到,无需参数更新。这一能力并非语言模型刻意习得,而是在模型达到一定规模后,从量变到质变自然...
语境学习(in-context learning)是一种直接通过给定实例集合理解任务并给出答案的方法,本质是使用训练完毕的语言模型来估计在给定实例条件下的条件概率分布模型。实例集合由指令规则下的自由文本表达实例组成,根据此集合可得到候选答案的概率模型。大规模预训练语言模型在语境学习方面表现出色,但通过减少预训练与推理阶段的差...
In-context learning 是一种基于提供示例的启发式学习方法,可以有效激发模型的内在能力,而无需改变其参数。通过合理设计 prompt 结构和示例选择,可以在多种任务中实现高效的模型应用,而无需进行繁琐的训练过程。 5 术语附录 术语解释 In-context learning 在提示工程中通过示例激发模型能力的方法 Instruction 告诉模型需...
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...
研究人员发现,预训练好的 GPT-3 模型拥有一项神奇的能力,后来被称为:上下文学习(In-Context Learning)。 这项能力简单来说就是,预训练好的 GPT-3 模型在迁移到新任务上的时候并不需要重新训练,而只需要提供任务描述(这个任务描述是可选项)接着提供几个示例(任务查询和对应答案,以一对对的形式组织),最后加上...
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...
In-Context Learning 是一种高效的技术,通过在模型推理时提供上下文信息,能够灵活地适应不同的任务和应用场景。它不需要对模型进行实际的参数更新,而是利用模型的预训练知识和上下文理解能力来生成或调整输出。这种方法具有很强的灵活性和应用广泛性,但也面临着上下文长度限制和输出一致性等挑战。
定义:In-Context Learning(简称ICL),又称上下文学习或语境学习,是一种在特定上下文环境中学习的机器学习方法。它不需要调整模型的内部参数,而是利用给定的示例(即上下文)来指导模型进行预测和分类。 核心思想:在ICL中,模型通过学习示例中的输入输出对,理解任务的结构和规则,从而在未见过的数据上也能做出合理的预测。这...
in-context learning是指一种机器学习技术,它可以让机器在没有示例的情况下学习新任务。预训练语言模型是指通过对大量文本数据的学习,让模型具备对语言的自然理解和生成能力。虽然in-context learning和预训练语言模型有着不同的重点和学习方式,但它们都可以用来提高机器的泛化能力和适应新任务的能力。因此,从某种程度上...