在 In-Context Learning 里，给语言模型一个 “提示（prompt）”，该提示是一个由输入输出对组成的列表，这些输入输出对用来描述一个任务。在提示的末尾，有一个测试输入，并让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。为了正确回答以下两个提示，模型需要理解 In-Context Learning 的演示示例，以确定输入分布（...
提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
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: (image1 → image2)”就是任务的一个具体示例,比如这里的任务实现从hed map到图像的生成,而“image3”是这个任务的一个新输入(一个hed map),然后再给定对应的“text-guidance...
对于Prompt 的格式,常见有两种:指令(Instruction)和推理步骤(Reasoning Steps)说明。 Instruction:任务的指令描述非常依赖人工,不过也可以尝试让语言模型自动生成描述并选择。 Reasoning Steps:对于更复杂的任务,可以人工显示地把推理步骤写出来,比如 Chain-of-thought(CoT),来启发模型的推理能力。除了纯人工撰写外,还有以...
提示学习:通过设计离散模板或者连续型参数,学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果,而 prompt 既可以是离散型,也可以是连续型。严格来讲,如果将 in-context learning 中的若干示例的演示视作精选的 prompt 的话,可以视为提示学习中的一小部分。 小样本学习:小样本学习为了学习到最佳模型参数,仍然需要使用少量的监...
示例提供:在输入提示(prompt)中提供一些与任务相关的示例。 任务指示:明确告诉模型需要完成的任务。 上下文理解:模型通过分析提供的示例,理解任务的模式和规则。 生成输出:模型根据上下文中的示例生成符合任务要求的输出。 如何按照 ICL 结构写好一个 Prompting ...
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(监督式微调)这一...
示例提供:在输入提示(prompt)中提供一些与任务相关的示例。 任务指示:明确告诉模型需要完成的任务。 上下文理解:模型通过分析提供的示例,理解任务的模式和规则。 生成输出:模型根据上下文中的示例生成符合任务要求的输出。 如何按照 ICL 结构写好一个 Prompting ...
1. In particular, we build on top of an encoder-decoder architecture, and develop a versatile prompt encoder to support a variety of prompts like strokes, boxes, and points. We further enhance it to take an arbitrary number of reference image segments as the context. Our extensive ...