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...
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...
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 ...
2024最全【RAG公开课】实战大模型 + RAG 做私有知识库问答 | RAG项目避坑指南 | 提示词工程实战 | In-Context Learning共计5条视频,包括:1.实操RAG搭建全流程、2.巧用提示工程,最大化激发大模型的潜在能力、3. 【避坑】大模型企业级落地应用的弯路等,UP主更多精彩视频,
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...
GPT获得巨大成功的重要原因之一,就是其利用的in-context learning能力。利用海量的数据训练GPT这种大型语言模型,对于下游的NLP任务,使用一些示例(demonstration)和提示(prompt),就可以让其为我们产生正确答案。这和传统的pretrain-finetune模式有着巨大差异,in-context learning实现了不需要为每个下游任务finetune一个模型,...
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...