而提示工程的一项关键策略就是情境学习(In-context learning)。 4.1 - 情境学习(In-context learning) 情境学习是一种通过提示中的特定任务示例来改进提示的方法,它为LLM提供需要完成的任务的蓝图。情境学习包含下面一些技术: “零样本推理(Zero-shot inference)”是一种用于GPT-3等LLM的策略,它将输入数据合并到提示...
In-Context Learning / Chain of Thought TaskMatrix.AI Agent 构建 AutoGPT:自动化的智能软件系统 回归正题:AI 作为智能系统 意识理论之于 AI:全局工作空间理论 构建一个什么样的智能系统 予智能以信息:难题与展望 知觉系统:构建 AI 可读的结构化环境 运动系统:让 AI 可及一切 寄与厚望 先声夺人:AI 时代最大...
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...
LLM的发展将为全球和中国AI芯片、AI服务器市场的增长提供强劲动力,据估算,LLM将为全球和中国AI服务器带来约891.2亿美元和338.2亿美元的市场空间。国外厂商在LLM领域具有领先优势,但我国LLM产品也在快速发展,2023年以来多家厂商推出了自研的通用LLM,国产LLM在各行业的应用以及生态建设也取得积极进展。虽然我国LLM相...
细想一下,人类的思考模式似乎也不是这种通过复杂的内在推理模式,但需要指出的是对于AI模型来说确实可以通过超过人类的这种内在的压缩或推理,在大部分领域超越人类,如当前LLM对世界通用知识的压缩某种程度上已经超越了人类。而无限压缩的这种模式在宏观的认识模式上似乎又存在着很多不同,如人类的推理和反思也是不断与...
如理想LLM模型所示,相关的技术其实可以分为两大类;一类是关于LLM模型如何从数据中吸收知识,也包括模型规模增长对LLM吸收知识能力带来的影响;第二类是关于人如何使用LLM内在能力来解决任务的人机接口,包括In Context Learning和Instruct两种模式。思维链(CoT)prompting这种LLM推理技术,本质上也属于In Context Learning,因为...
当然这里也给未来提供了一种技术上的可行性:即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-context RL算法。 基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强...
如果理解了上述逻辑,很容易得出如下结论:few shot prompting(也被称为In Context Learning)只是一种过渡时期的技术。如果我们能够更自然地去描述一个任务,而且LLM可以理解,那么,我们肯定会毫不犹豫地抛弃这些过渡期的技术,原因很明显,用这些方法来描述任务需求,并不符合人类的使用习惯。
Giraffe: Adventures in Expanding Context Lengths in LLMs 这篇论文主要研究了大型语言模型(LLM)在上下文长度扩展方面的问题。现有的 LLM 通常使用注意力机制,并依赖固定的上下文长度,这限制了它们在评估时可以处理的输入序列的长度。为了解决这个问题,作者对不同的上下文长度扩展方法进行了广泛的调查,并在基座 LLaMA ...
Timeseer.ai, provide specific tools to detect and provide alerts for more than 100 data quality issues. LLMs excel at parsing unstructured data, using reasoning to add context, and troubleshooting software issues. Deployed as agents, generative AI will greatly increase the ease of use of data ...