在few-shot设定下的评估,通常用于演示的示例个数K会在10-100不等(取决于最大长度2048),示例一般采样自对应任务的训练集合。在评测多项选择题时,会由模型计算每一个选项的LM得分,然后选出得分最高的,在评测二分类问题时,会把选项变为“True、False”然后和多项选择题一样去处理。
Few-Shot 和 Zero-Shot 方式的共同点是都不重新训练模型。它们的不同点是 Zero-Shot 方式仅仅给模型一些自然语言描述让它完成推理任务,而 Few-Shot 方式不仅如此,还会给模型一些示例,每条示例包括一个 Context 和一个 Completion,借助其 "In-Context Learning" 完成下游任务,从新的 context 生成 completion。 如下...
我们一直在研究如何提升LLM调用工具的性能。一种常见的提升方法是通过少量样本提示，即将一些模型输入的示例和期望的输出结果直接展示给模型。据Language Models are Few-Shot Learners一文，这种方法能够在多种任务中显著提高模型的表现。本系列合集，点击链接查看构建少量样本提示的方法多种多样，但目前还没有统一的最佳实...
2023年Language Models are Unsupervised Multitask Learners,也就是GPT-2;谷歌此时提出T5(Transfer Text-to-Text Transformer) 的统一框架,靠着大力出奇迹,将所有 NLP 任务都转化成 Text-to-Text (文本到文本)任务,至此两者背后的公司OpenAI跟Google路线渐行渐远 2023年Language Models are Few-Shot Learners,也就...
【7】 Language Models are Few-Shot Learners(GPT-3)作者： Brown et al. @openai Paper:https://arxiv.org/abs/2005.14165 GPT-2、GPT-3两篇论文说明了 LLM 能够进行零样本学习和少样本学习，并强调了 LLM 的涌现能力。GPT-3 仍然是训练当前一代 LLM（例如 ChatGPT）的流行基线和基础模型。GPT-4虽然...
Brown, T. et al.,“Language Models Are Few-Shot Learners,” NeurIPS 2020, 2020-12. Bubeck, S. et al.,“Sparks of Artificial General Intelligence: Early Experiments with GPT-4,” arXiv:2303.12712,2023. Russell, S. J. and P.Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (4thEdition)...
[1] Tom Brown et al. Language Models are Few-shot Learners. 2020. [2] Timo Schick et al. Exploiting Cloze Questions for Few-Shot Text Classification and Natural Language Inference. EACL 2021. [3] Tianyu Gao et al. Making Pre-trained Language Models Better Few-shot Learners. ACL 2021. ...
LLM工具调用破局:Few-shot Prompting 少量样本提示提升工具调用效率 在大型语言模型(LLM)的应用中,工具的使用至关重要。我们一直在研究如何提升LLM调用工具的性能。一种常见的提升方法是通过少量样本提示,即将一些模型输入的示例和期望的输出结果直接展示给模型。据Language Models are Few-Shot Learners一文,这种方法能够...
“Language Models are Few-Shot Learners” by Brown et al. 8. 总结:未来发展趋势与挑战 8.1 研究成果总结 大规模语言模型在NLP领域取得了显著的进展,Transformer架构的引入极大地提升了模型的性能。 8.2 未来发展趋势 未来,大规模语言模型将继续向更高效、更智能的方向发展,可能会出现更强大的模型架构和训练方法...
& Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.[2] Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., & Sutskever, I. (2019). Language models are unsupervised multitask learners. OpenAI Blog, 1(8), 9....