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...
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,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
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,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
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,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
Z=Enc(I)\\ F=PromptEncoder(P,Z)\\ Q_{p}=PromptSample(F)\\ 2.3. 采样和生成 对视觉提示F进行采样得到查询视觉提示特征 Q_{p} 。(不同任务的采样和分类不同,后面会介绍针对不同任务的具体采样方法) 同时生成用于抽取建议的分割查询 Q_{s} 2.4. 交叉注意解码 Q_{p} 和Q_{s} 共享同一个解...
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 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“...
掌握In-Context Learning (ICL):构建高效 Prompt 的技巧与调优策略 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(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 ...
简介:ICL(In-Context Learning)是一种在大型语言模型中使用的技术,通过提供示例让模型在上下文中理解任务并生成正确输出。核心步骤包括定义任务、选择和格式化示例、编写任务指示,并通过调优和修复错误提高模型性能。欢迎体验阿里云百炼大模型及相关服务产品。
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,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...