英[in ˈkɔntekst] 美[ɪn ˈkɑnˌtɛkst] 释义 n. 在上下文中 实用场景例句 全部 Taxation is not popular in principle, merely acceptablein context. 征税基本上是不受欢迎的,在一定情境中才勉强为人接受。 柯林斯例句 This paper tests use of grammar and vocabularyin context. ...
in-context learning区别于其他学习形式,如机器学习、深度学习、监督学习和无监督学习,后者的学习过程依赖于梯度更新模型参数。在in-context learning中,"context"意指上下文,即输入的数据背景。通过理解输入文本,模型从文本中获取知识和信息,不更新参数,单纯理解输入文本内容,并在后续对话中应用这些知识。对于未曾见识过的...
in-context learning的learning和 machine learning、deep learning、supervise learning、unsupervise learning不一样,这些learning是用梯度更新模型参数的。 context就是上下文的意思,就是你输入的上下文。in-context就是从你输入的上下文里学习到了信息和知识。(1)in-context learning的learning是不更新参数的,就是通过理解...
因此,in-context learning 中,演示中的分布内输入极大地有助于提高性能。这可能是因为已 IND(in-distribution)文本的条件使任务更接近于语言建模,因为 LM 在此期间总是以 IND 文本为条件进行推理标签。 标签空间实验: 下图中,青绿色的柱子为用随机英语词汇替代展示样本中的标签。可以看到,模型表现明显下降。因此,in...
近来,随着ChatGPT和GPT-4等大模型的火热,使得学术界开始更多的关注于大模型背后的一些关键新技术,例如与ChatGPT高度相关的In-Context Learning(情景学习,也可以称为上下文学习)、Chain-of-thoughts(思维链推理)以及Reinforcement Learning from Human Feedback(人类反馈强化学习)等全新学习范式。在自然语言理解和生成领域...
用网友的话来总结，即：「这项工作表明，GPT 自然地学会了使用内部优化来执行某些运行。该研究同时提供了经验性证据来证明 In-Context Learning 和显式微调在多个层面上表现相似。」为了更好地理解 ICL 是如何工作的，该研究将语言模型解释为元优化器，ICL 解释为一个元优化过程，并将 ICL 理解为一种隐式微调，...
当然,反过来,也表明了in-context learning的局限在于,它不能真正建模输入和输出之间的关系,因此在一些输入输出之间的关系必然没有被无监督预训练任务所建模的下游任务而言,in-context learning很可能失效。 不过,看起来目前大多数传统NLP的任务都不会满足上述“...
题目:A Survey for In-context Learning 链接:https://arxiv.org/abs/2301.00234 这篇文章非常系统地从精调、推理两个方向上给出了ICL的几种优化方法,接下来我们一一学习: 一、通过精调优化ICL效果 虽然预训练后的语言模型已经初步具备ICL能力,但预训练的MLM目标和下游ICL目标还是存在gap的,怎样精调才能把模型预...
In-context Learning 语境学习是一种学习范式,是现代自然语言处理领域中一种重要的学习方法,尤其在使用大规模,尤其在使用大规模预训练模型时,它允许模型在给定的上下文中进行学习和推理,而无需真正更新模型参数。 这种方法充分利用了模型的预训练知识,并通过在推理阶段提供相关的上下文信息来生成或调整模型输出。
In-Context LoRA是一种新方法,用于对文本到图像的生成模型(如扩散变换器,DiTs)进行微调,使其能够生成具有自定义关系的图像集,适用于多种任务。 也就是用于提升文本到图像生成模型的上下文生成能力。它通过小规模数据集的调优,实现图像生成中一致性和连贯性的提升。