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...
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,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成预测结果。 ICL主要思路是:给出少量的标注样本,设计任务相关的指令形成提示模板,用于指导待测试样本...
论文:Data Distributional Properties Drive Emergent In-Context Learning in Transformers 本文研究了ICL和传统的in-weights learning分别适合于处理什么样的数据分布,聚焦于二者之间的差别 通过实验发现,更适合于ICL的数据分布应有如下特点: Burstiness A large number of rarely occurring classes ...
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...
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...
近年来,从“Pretrain & Fine-tune-> Prompt learning-> P-tuning -> Instruction tuning -> Demonstration learning ->Chain-of-thought-> ICL”等概念得提出让人眼花撩乱,其实他们之间存在着包含关系,且这些技术也是随着模型的框架演变趋势(判别->生成)及模型参数量的增大而演变 [3]。
In-context learning 允许用户为新用例快速构建模型，而无需为每个任务微调和存储新参数。它通常只需要很少的训练示例就可以使模型正常工作，而且即使对于非专家来说，也可以通过直观的自然语言来进行交互。改变了之前需要把大模型用到下游任务的范式。对于一些 LLM 没有见过的新任务，只需要设计一些任务的语言描述，并...