本文参考论文《A Survey on In-context Learning》 上下文学习(In-context learning,ICL)是一种范式,它允许语言模型仅通过几个以演示形式给出的示例来学习任务。本质上,它使用经过良好训练的语言模型估计潜在答案的可能性,条件是演示。 我们可以举个例子:假设我们有一个语言模型,它已经过预训练,但并不知道如何执行特...
论文链接:A Survey on In-context Learning 这个是v3版本的链接,我看这个文献的时候才v1版本:A Survey for In-context Learning 什么是In-context learning: 允许语言模型仅在少数示例中学习任务 可应用方向: 训练阶段的:以预训练的LLM为骨干,并选择性地对模型进行预热( warm up),以加强和推广ICL能力。 推理阶段...
上下文学习（In-context learning，ICL）是一种让语言模型通过几个演示示例学习任务的范式。主要思想是利用经过良好训练的语言模型来估计潜在答案的可能性，条件是提供演示。例如，假设一个语言模型需要学会将摄氏度转换为华氏度。我们可以通过提供几个演示来教它，如“0 摄氏度等于 32 华氏度”和“100 摄...
[11] On the Effect of Pretraining Corpora on In-context Learning by a Large-scale Language Model: https://aclanthology.org/2022.naacl-main.380/ [12] On the Effect of Pretraining Corpora on In-context Learning by a Large-scale Language Model: https://aclanthology.org/2022.naacl-main.380...
关于in context learning 综述: [2301.00234] A Survey on In-context Learning (arxiv.org) 上文作者维护的论文列表(好像已经不更新了): GitHub - dqxiu/ICL_PaperList: Paper List for In-context Learning 🌷 解读: [论文解读]北大综述In-context Learning学习分享 - 智源社区 (baai.ac.cn)...
Learning Words in Context: a SurveyRaluca Budiu
Learning Words in Context: a Survey Raluca Budiu August 27, 1997 This paper surveys a number of theories of word meaning acquisition from context; it discusses possible (text-dependent or text-independent) constraints or biases that might help in the process, and also factors like student ...
本周重要论文包括当预训练不需要注意力时,扩展到 4096 个 token 也不成问题;被 GPT 带飞的 In-Context Learning 背后是模型在秘密执行梯度下降。 目录: ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis Pretraining Without Attention ...
本周重要论文包括当预训练不需要注意力时,扩展到 4096 个 token 也不成问题;被 GPT 带飞的 In-Context Learning 背后是模型在秘密执行梯度下降。 目录: ClimateNeRF: Physically-based Neural Rendering for Extreme Climate Synthesis Pretraining Without Attention ...
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