结论一、in-context learning中,模型并没有学习输入和标签之间的对应关系 结论二、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的语言表达形式。 总结与讨论 在in-context learning下模型有没有学习? 当前大模型具有的零监督学习能力远超预期 对论文 Rethinking the Role of ...
Instant Policy框架:作者提出了一种新的框架——Instant Policy,该框架用于上下文模仿学习(In-Context Imitation Learning),使得机器人在只需要一到两个测试时的示范后,即可立即学会新的技能。 与行为克隆法的对比:与当前广泛使用的行为克隆方法不同,后者通常需要数百或数千个示范,Instant Policy提供了一种更有效、计算...
本文作者发现,in-context learning学习的并不是输入与标注之间的关联,而是通过展示数据形式,来激活预训练模型的能力。此外还有两个附带的结论:(1)在meta learning的环境下,in-context learning的这一特点更为明显;(2)因为标签不重要,所以可以用无标注领域内...
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),但从方法原理上,他们却有很多相似之处。 本文对一篇有代表性的 in-context learning 论文:Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?进行...
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...
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),但从方法原理上,他们却有很多相似之处。 本文对一篇有代表性的 in-context learning 论文:Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work?进行...
In-context learning是一种语言模型表现出的能力,也可以说是一种学习的范式。它最早是由OpenAI在GPT-3的论文[2]中提出并开始普及的,它通过在输入的文本中添加一个或多个任务示例,来使模型执行一个新的任务,并获得较好的效果。如下图的样例所示,我们希望让语言模型执行从英语到法语的翻译任务,所以我们在输入模型的...
《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...
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在这一背景下，in-context learning（上下文内学习）是一种新兴的学习方法，它在无监督预测的基础上引入了一段前缀信息，以提升模型在特定任务上的表现。这一前缀信息通常包含少量的标注数据，旨在帮助模型更好地理解输入与输出之间的关系。然而，in-context learning中模型究竟学到了什么，一直是研究者和...