context learning for the code-text bimodality is a promising avenue. This paper thus introduces a comprehensive study of in-context code-text learning, focusing on leveraging pretrained CodeLLAMA models. We consider a diverse dataset encompassing 23 software engineering tasks, which we transform in ...
context learning as an effective alternative to conventional in-weight learning methods, particularly for addressing imbalanced regression. In-context learning refers to the ability of a model to condition itself, given a prompt sequence composed of in-context samples (input-label pairs) alongside a ...
in-context learning简而言之就是从学习通过x预测y(即学习一个f),变成了学习一个f‘,通过x和其相关的examples来预测y,examples可能是训练数据里面的x和y的对,然后模型如果能有这个能力说明他可能完成了某种从xy对,这些example中了解到自己该是怎么通过x预测y这件事,然后完成对真正我们的输入进行预测。 我们将目标...
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: 按照上下文示例的格式,利用预训练阶段得到的语义先验知识来预测标签(例如,当看到带有“正...
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...
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: 在本文中,我们旨在了解这两个因素(语义先验知识和输入-标签映射)在ICL的影响,尤其...
[EMNLP 2022] Code and data for "Controllable Dialogue Simulation with In-Context Learning" - Leezekun/dialogic
Code for the PaperTask-Oriented Dialogue with In-Context learning. Results are stored inline-counts.jsonand thetest-resultsdir. To render a table of results,pip install prettytable, and run: make show-results You can also see the test conversations in thee2e_testsdir. ...
常规In-context Learning(Regular ICL):模型的输入示例是符合正确的语义且与标签匹配的,这样的情况下,模型的先验语义知识以及对输入-标签映射的学习能力都可以发挥作用,使得In-context Learning的表现更好。 翻转标签的In-context Learning(Flipped-Label ICL):将输入的示例的“Positive”与“Negative”标签翻转,原本积极...
地址:[2305.11038] Learning In-context Learning for Named Entity Recognition (arxiv.org) 代码:https://github.com/chen700564/metaner-icl 数据集 四个数据集 这四个数据集在自然语言处理(NLP)和命名实体识别(NER)任务中非常著名,它们分别来源于不同的领域,具有各自的特点和挑战。