在大型语言模型(LLM)中的上下文学习(In-Context Learning,ICL)目前已经成为一种新兴的学习范式,具有强大的性能。然而,其内在的运行机制仍然不够明确,一个具有挑战性的问题在于,如何将ICL的学习过程映射到传统的机器学习框架中呢,这对于社区进一步发展ICL研究具有非常重要的意义。 本文介绍一篇来自谷歌DeepMind发表在NLP领...
In-context learning是一种学习范式,它允许语言模型通过以演示形式组织的若干个示例或者指令来学习任务。In-context learning的核心在于从任务相关的类比样本中学习,ICL要求若干示例以特定形式进行演示,然后将当前输入x跟上述示例通过prompt拼接到一起作为语言模型的输入。本质上,它利用训练有素的语言模型根据演示的示例来估...
定义好MDP的各个关键部分后,作者基于off-policy的方式,使用CQL(Q-learning的一个变种,用于缓解Q-Learning对于Q值估计过高的问题),构造一个三层MLP层的Q网络,用于学习最优策略。 《Self-generated in-context learning: Leveraging auto-regressive language models as a demonstration generator》 前面提及的方法,都是从...
in-context learning 定义:使用pretrained LM的文本输入作为特定任务的规范——该模型以自然语言指令(instru...
这样简单的训练目标,大规模数据集以及高参数量模型相结合,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“写作”,除此以外,GPT-3的论文发现[1],大规模的训练数据会产生一种有趣的新兴行为,称为In-Context Learning(又称上下文学习,语境学习, ICL),他并不需要调整模型参数,仅用几条下游...
而最近微软和谷歌的论文指出,in-context learning其实就是在做梯度反传,下面我们以微软的文章为例,介绍一下in-context learning和梯度反传之间的关系。 文中的核心点是:Transformer在进行in-context learning的前向传播过程中,等价于进行梯度的反向传播更新参数。在一个简化的线性模型中,反向传播梯度更新的过程可以表述...
旨在为大型语言模型（LLMs）的指令调整训练提供更高效的训练数据。研究的核心是利用学习百分比（Learning ...
In-Context Learning(ICL)在大型预训练语言模型上取得了巨大的成功,但其工作机制仍然是一个悬而未决的问题。本文中,来自北大、清华、微软的研究者将 ICL 理解为一种隐式微调,并提供了经验性证据来证明 ICL 和显式微调在多个层面上表现相似。 继BERT 之后,研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力,不同的预训练任...
本文将首先从概述、定义与原理以及应用领域三个方面介绍in-context learning训练方式。然后,将详细探讨该训练方式的优势与挑战。接着,将给出实施in-context learning的步骤,并通过具体案例分析验证其有效性。最后,在总结in-context learning意义与优点的基础上,展望其未来发展并提出改进建议和总结观点。 1.3 目的 本文旨...