注意In-Context Learning是利用LLM本身预训练学习到的知识而不需要去finetune模型。 这里我们要介绍的工作PromptDiffusion就是让文生图模型Stable Diffusion拥有这样的In-Context Learning。PromptDiffusion的目标是通过实现In-Context Learning能力,达到和ControlNet一样的可控生成效果。这里设计的prompt如下所示,其中“exmaple:...
3 In-context Learning 与微调的区别 In-context Learning:通过外部示例激发模型能力,知识留在外部。 微调(Finetune):通过训练将知识嵌入模型内部,改变模型的参数。4 总结 In-context learning 是一种基于提供示例的启发式学习方法,可以有效激发模型的内在能力,而无需改变其参数。通过合理设计 prompt 结构和示例选择,...
Few-shot learning，区别于小样本学习概念，无需更新参数，允许输入数条示例和一则任务说明。2.ICL 两个阶段的优化方法 ICL 分精调和推断两个优化方法阶段：其中精调阶段，目前优化的方法基本都是基于 pretrained LLM，然后选择性的预热模型来增强和泛化 ICL 的能力；推理阶段优化方法主要分为 Prompt 设计和打分函数...
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 示例提供:在输入提示(prompt)中提供一些与任务相关的示例。
In-Context Learning玩法大全 虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了,但它prompt出了我的焦虑,于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型,大模型有一个很重要的涌现能力(Emergent ability)就是In-Context Learning(ICL),也是一种新的范式,指在不进行参数更新的情况下,只在输入中加入几个示例就能让模型进行...
通常，当模型参数超过7B时，这一质变出现，使得模型能理解对话的含义，为prompt的诞生打下基础。在in-context learning出现之前，神经网络通过机械拟合数据分布进行学习，缺乏理解和逻辑性。in-context learning的引入，使神经网络开始学习理解指令含义，而非机械地拟合或模仿。对于openai的InstructGPT而言，SFT（...
这个就是简单的in context learning 示例，我们可以看到，在模型预测的时候，分别给出了不同数目的示例来...
即模型在微调过程中可能遗忘预训练知识。为避免这种情况，可以加入通用学习语料一起微调，以减少对微调数据的依赖。最后，P-tuningV2与Prompt Learning的区别在于，前者更侧重于学习模型的参数调整，而后者则专注于Prompt设计的优化。两者都在努力通过不同的方式提升模型在特定任务上的表现。
ICL的本质是algorithm learning，也就是学习到了一个“算法”。这里的“算法”，指的是从prompt和新的...