In-context Learning 包括了 Zero-shot Learning 和Few-shot Learning 两种方式。 Zero-shot Learning 一种机器学习方法,它允许模型在没有见过任何训练样本的情况下,对新类别的数据进行分类或识别。 这种方法通常依赖于模型在训练过程中学到的知识,以及对新类别的一些描述性信息,如属性或元数据。 意图识别 from lang...
OpenAI 的一篇长达 70 多页的论文《Language Models are Few-Shot Learners》中提到,ICL 包含三种分类: Few-shot learning,允许输入数条示例和一则任务说明; One-shot learning,只允许输入一条示例和一则任务说明; Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。 忽略大模型的贵,这个范式具备不...
2 In-Context learning(ICL) 范式下的小样本学习 模型参数不更新,仅改变模型输入,不同输入对应不同输出 zero-shot: 直接使用预训练模型参数进行预测 P(y|x;Θorigin) few-shot: 多条样例(example)拼接待预测样本作为模型输入 P(y|example1,...,examplen,x;Θorigin) 学习派:样例前向传播过程中发生了...
下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
探究语境学习的效果受哪些因素影响。可能的因素包括:样例标签准确性,样例数据和训练数据的分布是否一致,样例数据的数量,输入语境格式等。 4.4.1.实验测试 Meta发表的文章Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? 对语境学习有效的原因做出了探讨,并通过大量的实验进行了探究。
GPT-3 in-context learning 实验证明在 Few-shot 下 GPT-3 有很好的表现：为什么 GPT 可以在 In-Context 中学习？尽管 ICL 在性能上取得了巨大的成功，但其工作机制仍然是一个有待研究的开放性问题。为了更好地理解 ICL 是如何工作的，我们接下来介绍一篇来自北大、清华等机构的研究是如何解释的。论文地址：...
该模型学习隐藏在演示中的模式,并据此做出正确的预测。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。
In-context learning是随着GPT发展而产生的一种学习方法,它的核心方法是基于预训练的大语言模型(如GPT),将下游任务转换成示例(demonstration)和提示(prompt)的形式输入到GPT中,让GPT生成后续的文本,再将这些文本转换成任务答案。 In-context learning也分为多种类型,如Zero-shot、One-shot、Few-shot等,主要根据demons...
如下图所示,ICL 包含三种分类:Few-shot learning,允许输入数条示例和一则任务说明;One-shot learning,只允许输入一条示例和一则任务说明;Zero-shot learning,不允许输入任何示例,只允许输入一则任务说明。结果显示 ICL 不需要进行反向传播...
few-shot setting 下的性能饱和问题,即随着 training examples 的数量的增加 (一般是 16 或者 32 左右),in-context learning 的性能不再提升。 5.ICL底层机制 5.1. 预训练怎样影响 ICL ICL 是在 GPT-3 中首次提出的,它表明随着模型尺寸的增大,ICL 的能力变得更加明显。