In-context Learning(ICL),即“在上下文中学习”,是一种前沿的机器学习方法,其核心在于使模型能够根据输入的上下文信息即时作出智能响应,而无需对模型进行参数更新或额外的数据训练。以下是对In-context Learning的详细解释: 一、ICL的基本概念 In-context Learning是近年来机器...
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...
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...
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...
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...
我们这里来给大家详细的讲解一下:"in context learning"(上下文学习)是指在特定上下文环境中学习的机器学习方法。它考虑到文本、语音、图像、视频等数据的上下文环境,以及数据之间的关系和上下文信息的影响。在这种方法中,学习算法会利用上下文信息来提高预测和分类的准确性和有效性。例如,在自然语言处理中,上下文学习...
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...
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...
1.职业技能培训:在职业培训中,In-context learning 被广泛应用于各种技能培训,如计算机编程、设计、医疗技能等。 2.语言学习:通过模拟实际的语言环境,让学习者在实际对话中提高语言运用能力。 3.科学实验:在物理、化学等科学实验中,In-context learning 可以帮助学生更好地理解理论知识,提高实验操作技能。 三、In-co...
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。