这种online SGD的形式正是 Widrow-Hoff learning algorithm (Widrow and Hoff, 1960),跟信号处理的 Least Mean Square (LMS) filter是一样的原理。 回到linear attention的context, linear attention with delta rule又被称作DeltaNet (Schlag et. al, 2021), 出自一篇经典的论文: 而我最近的NeurIPS '24 paper ...
In-context learning在推理的时候输入任务的样例对,体感上似乎是让模型来了解这些任务,再对新的数据进行判断,但是在推理的过程中其实并没有对参数做更新。这种形式体感上有点让人摸不清楚模型为什么会有这种迁移到新任务上的能力,推理的时候输入的示例具体有什么影响也是个疑问。之前prompt方法有效果更多的是因为预训练...
In-context tuning比原始的in-context learning效果好,说明直接对in-context learning obective进行训练是有效的; MAML的效果超越了instruction-tuning,说明MAML是可以充分利用few-shot example来实现task adaptation;而本文提出的方法超越了MAML,则说明in-context tuning可以充分利用预训练语言模型的归纳偏置(inductive bias)...
方法 Toolformer 基于带有 in-context learning（ICL）的大型语言模型从头开始生成数据集（Schick and Schütze, 2021b; Honovich et al., 2022; Wang et al., 2022）的思路：只需给出少数几个人类使用 API 的样本，就可以让 LM 用潜在的 API 调用标注一个巨大的语言建模数据集；然后使用自监督损失函数来确定...
单轮提示方法：通过各种方式改进输入提示以获得更好的单次回答。其中，上下文学习（In-Context Learning）在各种自然语言处理任务中展现出竞争力的结果。这指的是 LLM 通过推理能够仅依靠训练数据的串联来学习新任务，而不需要调整 LLM 的内部工作方式。提示跟随（Instruction-Following）需要对模型进行监督微调，主要通过...
former:Thismovieisfunny,somyaltitudetowardsthismovieis<positive> now:Iput:Thismovieisfunny.output:<positive> Noisy Channel 模式;(这里应该有个链接但是相关的文章我还没看🤣) Analysis 为了验证 Meta-training 确实很行,提出了三种实验设置: HR→LR训练集很大,验证集很小; ...
MetaICL:In Context Learning 的元训练。下表 1 提供了该方法的概述。其核心思想是在大量元训练任务集合上使用多任务学习方案,以使模型学习如何在一组小的训练示例上进行条件设置,恢复任务的语义,并基于该任务预测输出。按照之前的文献(Brown et al., 2020),将训练示例串联起来,作为模型的单一输入,这对于k-shot学...
27 p. HumanEval Pro and MBPP Pro: Evaluating Large Language Models on Self-invoking Code Generation 18 p. Dynamic magnetic response in ABA type trilayered systems and compensation phenomenon 12 p. A Large-Scale Study on Video Action Dataset Condensation 关于...
MetaICL的核心思想是：在元训练阶段，通过K-shot Learning让模型学习如何从数据自动调整语境策略。它使用了上百个不同领域的NLP任务进行元训练，以提升模型在小样本学习场景下的性能。具体实现 MetaICL的训练过程：在元训练阶段，从任务中随机选取k个样例，与第k+1个样例结合训练模型。推理阶段，同样仅需...
Source:Facebook AI 实验室MetaICL: Learning to Learn In Context Code:github.com/facebookrese 前言 “学会学习“(Learning to learn),又称元学习(Meta-Learing), 即利用以往的知识经验来指导新任务的学习,使网络具备学会学习的能力,是解决小样本问题(Few-shot Learning)常用的方法之一。