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...
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...
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...
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...
随着GPT-3等超大模型的兴起,in-context learning 的形式也流行起来。在in-context learning中,模型不根据下游任务调整参数,而是将下游任务的输入输出接起来之后作为prompt,引导模型根据测试集的输入生成预测结果。该方法的表现可以大幅超越零监督学习,并给大模型高...
所谓In-Context Learning是指我们只需要给定一个任务的一些具体例子(包含输入和输出)作为context,模型就能够对新例子(输入)执行这个任务(输出),下图是GPT-3论文中的In-Context Learning方法,这里的任务是机器翻译(将英语翻译成法语),这里的输入其实包含了“任务描述”+“任务例子”+“prompt”,这里的prompt就是这个...
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...
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...
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...