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（...
结论1(Erutan Lai:【论文解读】in-context learning到底在学啥?):模型没有按照传统意义的学习方式(模型建模输入样本和输出样本之间的关联)学习;in-context learning中,模型学到(激活)了输入数据、预测标签的分布,以及这种数据+label的语言表达形态 结论2:潜在概念以提示为条件的贝叶斯推理,这种能力来自预训练数据中的...
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...
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...
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...
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...
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,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...
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...