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...
3.2.In-content Learning 和 Instruction Learning In-context Learning:给出范例,让机器回答其它问题;以 GPT3 为代表,将检索后的每个文档(标题 + 提炼后的语句)作为一个样本输入到 GPT3 里,最后写 “标题:xxx \n 内容:___”,让模型去补全。 Instruction Learning:给出题目的叙述,让机器进行回答;以ChatGPT为...
图1: In-context learning示例 2 介绍 In-context learning是一种学习范式,它允许语言模型通过以演示形式组织的若干个示例或者指令来学习任务。In-context learning的核心在于从任务相关的类比样本中学习,ICL要求若干示例以特定形式进行演示,然后将当前输入x跟上述示例通过prompt拼接到一起作为语言模型的输入。本质上,它...
In-context Learning:给出范例,让机器回答其它问题;以 GPT3 为代表,将检索后的每个文档(标题 + 提炼后的语句)作为一个样本输入到 GPT3 里,最后写 “标题:xxx \n 内容:___”,让模型去补全。 Instruction Learning:给出题目的叙述,让机器进行回答;以 ChatGPT 为代表,将检索后的信息输入给 ChatGPT 并后面补...
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...
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...
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...
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...
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...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 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...