使用下游任务的的演示信息学习并推理,通常是 “实例 - 标签” 形式(Fine tuning 与 Prompt Learning 仍需在大量训练数据中的学习类别表示等)。 Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。 One-shot learning,只允许输入一条示例和一则任务说明。 Few-shot learning,区别于小样本学习概念,无...
上面关于in-context learning的介绍可能会让人感到些许困惑,instruction tuning也算是其中一种,但是instruction里不一定有演示示例,我个人想法也是如此,如果大多数instruction里也会提及对应的任务示例,但是不排除部分instruction只涉及到任务定义,所以前面将in-context learning跟任务示例强绑定可能就不太严谨了。但是大家能理...
使用下游任务的的演示信息学习并推理,通常是 “实例 - 标签” 形式(Fine tuning 与 Prompt Learning 仍需在大量训练数据中的学习类别表示等)。 Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。 One-shot learning,只允许输入一条示例和一则任务说明。 Few-shot learning,区别于小样本学习概念,无...
对于Prompt的格式,常见有两种:指令(Instruction)和推理步骤(Reasoning Steps)说明。 Instruction: 任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps: 对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以...
对于Prompt 的格式,常见有两种:指令(Instruction)和推理步骤(Reasoning Steps)说明。 Instruction:任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps:对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如 Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以...
Instruction:任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps:对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如 Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以下方法: 让模型自己生成推理步骤 ...
Instruction:任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps:对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如 Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以下方法: 让模型自己生成推理步骤 ...
对于Prompt 的格式,常见有两种:指令(Instruction)和推理步骤(Reasoning Steps)说明。 Instruction:任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps:对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如 Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年...
随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 从时间线上看,它的演变历程大约是从 Prompt learning(2021年初) 到 Demonstration learning(2021年底)再到 In-cotnext learning(2022年初),但从方法...