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...
有趣的是,这些大型语言模型 (LLM) 中的一些还可以执行 in-context learning (ICL) ,根据简短 prompt 和一些示例即时适应和执行特定任务。LLM 的 ICL 能力是在没有可以训练的情况下就具备,并允许这些大型模型有效地执行新任务而无需更新权...
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...
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...
ICL方法:表现大幅度超越了Zero-Shot-Learning,为少样本学习提供了新的研究思路。 1.ICL定义 1.1 形式化定义 给出少量任务相关的模型输入输出示例(demonstration),如kk个示例Dk=f(x1,y1),...,f(xk,yk)Dk=f(x1,y1),...,f(xk,yk),其中f(xk,yk)f(xk,yk)是一个预定义的关...
自GPT-3首次提出了In-Context Learning(ICL)的概念而来,ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL,即In-Context Learning,是一种让大型语言模型(LLMs)通过少量标注样本在特定任务上进行学习的方法。这种方法的核心思想是,通过设计任务相关的指令形成提示模板,利用少量标注样本作为提示,引导模型在新的测试数据上生...
有趣的是,这些大型语言模型 (LLM) 中的一些还可以执行 in-context learning (ICL) ,根据简短 prompt 和一些示例即时适应和执行特定任务。LLM 的 ICL 能力是在没有可以训练的情况下就具备,并允许这些大型模型有效地执行新任务而无需更新权重。 令人惊讶的是,通过 ICL,LLM 可以执行算法任务和推理,并且 [Nye et ...
有趣的是,这些大型语言模型(LLM) 中的一些还可以执行in-context learning(ICL) ,根据简短 prompt 和一些示例即时适应和执行特定任务。LLM 的 ICL 能力是在没有可以训练的情况下就具备,并允许这些大型模型有效地执行新任务而无需更新权重。 令人惊讶的是,通过 ICL,LLM 可以执行算法任务和推理,并且 [Nye et al....
有趣的是,这些大型语言模型 (LLM) 中的一些还可以执行 in-context learning (ICL) ,根据简短 prompt 和一些示例即时适应和执行特定任务。LLM 的 ICL 能力是在没有可以训练的情况下就具备,并允许这些大型模型有效地执行新任务而无需更新权重。 令人惊讶的是,通过 ICL,LLM 可以执行算法任务和推理,并且 [Nye et ...