我们这里来给大家详细的讲解一下:"in context learning"(上下文学习)是指在特定上下文环境中学习的机器...
二、Active Learning Principles for In-Context Learning with Large Language Models 摘要 1. 关键问题 2. 主动学习 3. 主动上下文学习 (Active In-context Learning) 4 实验 6. 分析 7. 主要收获和结论 三、Mitigating Label Biases for In-context Learning 摘要 1. 敏感的 ICL 2. ICL 中标签偏差的分类 ...
所以说,in-context learner其实是一个算法(比如最小二乘就是一个in-context learner)。而transformer...
提示词工程(Prompt Engineering) ,也叫做上下文提示(In-Context Prompting),指的是通过结构化文本等方式来完善提示词,引导LLM输出我们期望的结果。通过提示词工程可以在不更新模型权重的情况下,让LLM完成不同类型的任务。其主要依赖于经验,而且提示词工程方法的效果在不同的模型中可能会有很大的差异,因此需要大量的实验...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
1.In-Context Learning背景与定义 背景 大规模预训练语言模型(LLM)如 GPT-3 是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生成下一个 token(Next token prediction)。通过预测词的训练目标、大规模数据集以及超高参数量的模型相结合,产生了性能极强的 LLM,它可以 “理解” 任何文本输入,并在其基础上进行...
比方说,有些能力可能是由prompt技术带来的。上下文学习(in-context learning)和指令跟随(instruction following)都是其中的例子。 这些情况也会随着模型规模的不断变大而增多。 因此,本文的研究团队全面考察了这些能力,考虑到了一些可能影响模型评估的潜在偏差因素。
比方说,有些能力可能是由prompt技术带来的。上下文学习(in-context learning)和指令跟随(instruction following)都是其中的例子。 这些情况也会随着模型规模的不断变大而增多。 因此,本文的研究团队全面考察了这些能力,考虑到了一些可能影响模型评估的潜在偏差因素。