语境学习【in-context learning】是一种学习方法,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 设实例集合: C={s(x1,y1,I),s(x2,y2,I),...,s(xk,yk,I)},其中 s(xk,yk,I) 表示指令 I 规则下,实例的...
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的学习过程…
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)”,该提示是一...
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)”,该提示是一...
LLM(廿一):从 RAG 到 Self-RAG —— LLM 的知识增强 - 知乎 (zhihu.com) RAG - 知乎 (zhihu.com) 动手实现一个最小RAG——TinyRAG - 知乎 (zhihu.com) 关于in context learning 综述: [2301.00234] A Survey on In-context Learning (arxiv.org) ...
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...
通过Instruction Learning给【题目叙述】回答问题以及In-context Learning给【范例】回答问题可以让语言模型变成一个通才。 指示学习的优点是它经过多任务的微调后,也能够在其他任务上做zero-shot,而提示学习都是针对一个任务的,泛化能力不如指示学习。 指示学习和提示学习的相同之处是:核心一样,就是去发掘语言模型本身...
2月20日,由小牛翻译主办,东北大学自然语言处理实验室协办的小牛翻译直播(NiuTrans Talk)第5期如约与大家见面了。本次邀请东北大学自然语言处理实验室阿卜杜热西提·热合曼博士做客小牛翻译直播间,为聚焦机器翻译前沿技术的各位朋友分享《如何将翻译记忆高效融入神经机器翻译:一种In-context Learning方法》。
Contrastive Learning [50] Hierarchical Context-aware Network for Dense Video Event Captioning 关键词:视频字幕生成 背景:Dense video event captioning aims to generate a sequence of deive captions for each event in a long untrimmed video. Video-level context provides important information and facilities ...
论文的实验仅仅尝试使用配合Gumbel-Softmax的GAN进行长度固定为12的 Context-free grammar 序列生成,可见GAN的训练并没有崩塌,在少数样例上也得到了还算逼真的效果。 <img src="https://static.leiphone.com/uploads/new/article/pic/201710/539e7c71b2cb29fd7dfe722...