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...
Query and Key Matrices of In-Context Heads are Two Towers for Metric Learning的解析。这是一篇LLM mechanistic interpretability的文章,通过研究ICL重要head的机制确定in-context learning从输入到输出的信息流动过程。 Background In-context learning是LLM最重要的emergent ability之一,它可以在模型inference阶段通过...
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“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
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“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
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“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
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“写作”,除此以外,GPT-3 的论文发现,大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为 In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用...
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...
本文提出了一种针对LLMs中In-Context Learning的理论探索框架，揭示了一种ICL学习机制的新视角。本文提出的框架具备了简单而优雅的特性，其假设ICL过程通过将输入的训练示例压缩为单个任务向量来发挥作用，并且引导Transformer层根据给定的查询生成目标输出。将原本LLMs复杂的前向传递过程分解为一种学习算法和规则机制的组合...
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的学习过程映射到传统的机器学习框架中呢,这对于社区进一步发展ICL研究具有非常重要的意义。