majority label bias和recency bias是ICL中常见的问题。本文提出的假设可以解释这两个现象。基于本文的假设,也提出了两个方法解决这两个问题。 解决majority label bias的方法:放大in-context heads中缺少label位置的attention score 解决recency bias的方法:去掉in-context heads中的positional embedding的影响 ...
主要原因是:(1)处理复杂语言现象时缺乏推理能力 (强调、对比、讽刺等);(2)in-context learning(ICL)的 token 数量限制。 本文提出的 Clue And Reasoning Prompting(CARP)采用了逐步推理策略:首先提示 LLM 找到表层线索(例如,关键字、语气、语义关系、指代等),并根据这些线索进行推理以做出最终决定。此外,为了解决 ...
In-Context Learning 最初是在原始 GPT-3 论文中作为一种大语言模型学习任务的方式而被推广的,能够直接让语言模型根据给定的几个实例理解任务,并给出问题答案;本质上,它相当于使用训练完好的语言模型估计给定示例条件下的条件概率分布模型。在 In-Context Learning 里,给语言模型一个 “提示(prompt)”,该提示是一...
in-context learning 定义:使用pretrained LM的文本输入作为特定任务的规范——该模型以自然语言指令(instru...
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...
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...
大语言模型(LLMs)方向——In-context learning 注:随着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的横空出世,如何更高效地提示大模型也成了学术界与工业界的关注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 领域十分火热。 科研导师 新加坡南洋...
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...