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...
ICL(In-Context Learning)是一种在大型语言模型(如GPT-3、PaLM等)中使用的技术,它允许模型在没有显式微调的情况下,通过提供示例来学习任务。ICL的核心思想是通过在输入中包含一些示例,让模型在上下文中理解任务并生成正确的输出。 ICL Prompting 的基本原理 示例提供:在输入提示(prompt)中提供一些与任务相关的示例。
这里我们要介绍的工作PromptDiffusion就是让文生图模型Stable Diffusion拥有这样的In-Context Learning。PromptDiffusion的目标是通过实现In-Context Learning能力,达到和ControlNet一样的可控生成效果。这里设计的prompt如下所示,其中“exmaple: (image1 → image2)”就是任务的一个具体示例,比如这里的任务实现从hed map到...
为了正确回答以下两个提示,模型需要理解 In-Context Learning 的演示示例,以确定输入分布(财经或一般新闻)、输出分布(积极 / 消极或主题)、输入 - 输出映射(情感或主题分类)以及格式。 和其他概念的区别 提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型...
大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数(Scoring Function)设计以及ICL底层机制等原理详解 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 predi...
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...
在in-context learning里,我们给语言模型一个“提示(prompt)”,该提示是一个由输入输出对组成的列表,这些输入输出对用来描述一个任务。在提示的末尾,有一个测试输入,并让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。例如,要正确回答下图所示的两个提示,模型需要读取训练示例以弄清楚输入分布(财经或普通新闻)、...
在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一个由输入输出对组成的列表,这些输入输出对用来描述一个任务。在提示的末尾,有一个测试输入,并让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。为了正确回答以下两个提示,模型需要理解 In-Context Learning 的演示示例,以确定输入分布(财经或...
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...
GPT获得巨大成功的重要原因之一,就是其利用的in-context learning能力。利用海量的数据训练GPT这种大型语言模型,对于下游的NLP任务,使用一些示例(demonstration)和提示(prompt),就可以让其为我们产生正确答案。这和传统的pretrain-finetune模式有着巨大差异,in-context learning实现了不需要为每个下游任务finetune一个模型,...