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...
结论1(Erutan Lai:【论文解读】in-context learning到底在学啥?):模型没有按照传统意义的学习方式(模型建模输入样本和输出样本之间的关联)学习;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的语言表达形态 结论2:潜在概念以提示为条件的贝叶斯推理,这种能力来自预训练数据中的...
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。 本文转载自公众号AI探索...
In-Context-Learning在更大的语言模型上表现不同 最近,在语言模型领域取得了巨大的进展,部分是因为它们可以通过In-Context- Learning (ICL)来完 成各种复杂的任务。在ICL中,模型在执行未见过的用例之前,会首先接收一些输入-标签对的示例。一 般来说,ICL对模型的增强,有以下原因:...
Few-shot in-context learning (ICL) enables pre-trained language models to per-form a previously-unseen task without any gradient-based training by feeding a small number of training examples as part of the input. ICL incurs substantial computational, memory, and storage costs because it involves...
finetune通过使用下游任务的数据集调整模型参数，而in-context learning在推理阶段提供一定数量的声明条件，不更新权重。条件样本数量大致在10至100，上下文视野为2048。除了例子，还会提出一个问题，要求模型回答。例如，问题描述为将英语翻译成中文。例子包括：one->一；two->二。问题提问：three->？在in-...
有趣的是,这些大型语言模型 (LLM) 中的一些还可以执行 in-context learning (ICL) ,根据简短 prompt 和一些示例即时适应和执行特定任务。LLM 的 ICL 能力是在没有可以训练的情况下就具备,并允许这些大型模型有效地执行新任务而无需更新权...
来自北京大学、上海 AI Lab 和加州大学圣巴巴拉分校的十位研究者近期发布了一篇关于 in-context learning 的综述论文。 随着语言模型和语料库规模的逐渐扩大,大型语言模型(LLM)展现出更多的潜力。近来一些研究表明,LLM 可以使用 in-context learning(ICL)执行一系列复杂任务,例如解决数学推理问题。