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...
“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。 语境学习(In-context learning),完全依赖语言模型从预训练过程中习得的推理能力,通过上下文语境(task description)直接解决新任务的...
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...
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哪些 API ...
Relation extraction (RE) is an important task that aims to identify the relationships between entities in texts. While large language models (LLMs) have revealed remarkable in-context learning (ICL) capability for general zero and few-shot learning, recent studies indicate that current LLMs still...
这种完全依赖语言模型从预训练过程中习得的推理能力,通过上下文语境(task description)直接解决新任务的方式,叫做语境学习(in-context learning)。然而利用语境学习让模型学会处理一个新的任务的方法效果往往比不上传统的微调,预测的结果也有很大的方差,并且如何把多种多样的任务转化为语境的模版(Prompt)是很难被设计出来...
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哪些 API ...
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...
Meta新预训法:In Context 🎄 圣诞夜,一分钟带你了解Meta提出的新预训练方法,专为长文本推理设计。这个方法的核心思想是:传统的预训练方法通常将文本随机打乱,而Meta的方法则通过检索(retrieval)将内容相近的文本段落聚集在一起,鼓励大模型利用更长的上下文来进行下一个标记(next token generation)。