下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
分离 和 实验验证 最优Transformer层数 ICL理论框架的性能对比 任务向量的鲁棒性 对任务向量 解释 总结 参考资料 引言 在大型语言模型(LLM)中的上下文学习(In-Context Learning,ICL)目前已经成为一种新兴的学习范式,具有强大的性能。然而,其内在的运行机制仍然不够明确,一个具有挑战性的问题在于,如何将ICL的学习过...
缺乏对 in-context learning 的理论和实验分析。In-context learning 到底学到的是什么，又是怎么学到的。应用受限。context size 的上限为 2048 个字符。由于 content limit，一些任务更适合用 fine-turning 来做。这也导致一些研究结论其实并未在文本生成类的任务上进行验证。few-shot setting 下的性能饱和问题，...
1. Few shot(示例出现多个)):6+7=13,6+6=12,5+5=10,8+9=? 2. One shot(示例出现一个)): 5+5=10,8+9=? 3. Zero shot(示例没有出现)): 8+9=? 这个就是简单的in context learning 示例,我们可以看到,在模型预测的时候,分别给出了不同数目的示例来进行预测。我们需要注意的是,这一步骤是没...
在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一个由输入输出对组成的列表,这些输入输出对用来描述一个任务。在提示的末尾,有一个测试输入,并让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。为了正确回答以下两个提示,模型需要理解 In-Context Learning 的演示示例,以确定输入分布(财经或...
few-shot setting 下的性能饱和问题,即随着 training examples 的数量的增加 (一般是 16 或者 32 左右),in-context learning 的性能不再提升。 5.ICL底层机制 5.1. 预训练怎样影响 ICL ICL 是在 GPT-3 中首次提出的,它表明随着模型尺寸的增大,ICL 的能力变得更加明显。
GPT-3 in-context learning 实验证明在 Few-shot 下 GPT-3 有很好的表现：为什么 GPT 可以在 In-Context 中学习？尽管 ICL 在性能上取得了巨大的成功，但其工作机制仍然是一个有待研究的开放性问题。为了更好地理解 ICL 是如何工作的，我们接下来介绍一篇来自北大、清华等机构的研究是如何解释的。论文地址：...
一、In-context learning的奥秘 二、一种in-context learning框架 三、实验证据 四、扩展 五、总结 一、In-context learning的奥秘 大规模语言模型,例如GPT-3[1]在互联网规模的文本数据上进行训练,以预测给定前文文本的下一个标记。这个简单的目标与大规模数据集和模型相结合,产生了一个非常灵活的语言模型,它可以...
In-context Learning的工作原理 提示词和示例 提示词:ICL常通过提示词来引导模型的生成过程,提示词通常包括任务描述,问题陈述或请求模型执行的操作。 示例:在少样本学习(Few-Shot Learning)中,提示词可能包括一些示例输入和输出,帮助模型理解如何处理类似的任务。
9. Beyond Contrastive Learning: A Variational Generative Model for Multilingual Retrieval. (from William W. Cohen) 10. The Impact of Symbolic Representations on In-context Learning for Few-shot Reasoning. (from Li Erran Li, Eric Xing)