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...
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...
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...
斯坦福大学的Sang Michael Xie等人认为,in-context learning可以看成是一个贝叶斯推理过程,其利用提示的四个组成部分(输入、输出、格式和输入输出映射)来获得隐含在语言模型中的潜在概念,而潜在概念是语言模型在训练过程中学到的关于某类任务的特定“知识”。相关工作发表在2022年的ICLR会议上,作者等人还写了一篇博客来...
in-context learning简单来说，就是从学习通过x预测y（即学习函数f），转变为学习函数f'，通过x及其相关的examples来预测y。其中，examples可能是训练集中的x和y的对。如果模型具备这种能力，说明它已经从xy对和example中了解到如何通过x预测y，并完成对真实输入的预测。将目标转化为学习函数f'的优势显...
In-context learning，一种大规模语言模型中展现出的特殊能力，让模型仅通过调节输入输出示例就能完成任务，而无需优化任何参数。这一技术的核心在于让模型“学会”从预训练数据中获取到的潜在概念，而这些概念是模型在训练过程中对特定任务的特定“知识”的体现。在给定的提示中，模型通过观察输入、输出、...
论文题目: In-Context Learning Creates Task Vectors 论文链接: https://arxiv.org/abs/2310.15916 一、引言 大模型的ICL过程,也被称为情景学习和上下文学习,该过程的一个显著特性是其可以从少量的示例集合中学习新规则,并且泛化到新的查询样本中。例如,我们给定一些输入示例:“Apple->Red、Lime->Green”,提示模...
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...
原文地址:https://medium.com/towards-data-science/all-you-need-to-know-about-in-context-learning-55bde1180610 如有侵权,可后台联络删除。 结论先行: 目前为止,我们仍未摸清楚预训练和ICL能力的明确关联性,但训练数据、prompt和attention结构对ICL能力都有高度的重要性,当我们研究新的attention结构时,对ICL能力...
大语言模型通过元优化过程实现上下文学习。以GPT模型为例，研究揭示线性层梯度下降与注意力机制之间的关系，以及如何在自我注意力计算中实现梯度更新。引入元梯度与零短时学习参数的概念，进一步解释上下文学习过程。对比微调（Finetune）方法，上下文学习（ICL）仅在关键元素上生效，通过限制条件使其与Finetune...