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。
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。
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)、输出...
In-context Learning:通过外部示例激发模型能力,知识留在外部。 微调(Finetune):通过训练将知识嵌入模型内部,改变模型的参数。4 总结 In-context learning 是一种基于提供示例的启发式学习方法,可以有效激发模型的内在能力,而无需改变其参数。通过合理设计 prompt 结构和示例选择,可以在多种任务中实现高效的模型应用,而...
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...
In-Context Learning的基本定义 In-Context Learning(ICL),即“在上下文中学习”,是一种创新的机器学习方法。它通过直接在输入提示(prompt)中嵌入样例来激活大型模型的能力,而无需对模型参数进行任何更新或额外的数据训练。与传统的机器学习方法不同,ICL的核心在于其高效性和灵...
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,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)、...
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...