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 ...
“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...
Meta Learning 元学习或者叫做 Learning to Learn 学会学习已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要的研究分支(以后仅称为Meta Learning)。对于人工智能的理论研究,呈现出了:人工智能、机器学习、深度学习、强化学习、元学习这样的演化趋势。 今天要给大家分享的同样是华盛顿大学联合Facebook/Meta最新发表的...
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)...
12 p. EgoMimic: Scaling Imitation Learning via Egocentric Video 33 p. Bridging Geometric States via Geometric Diffusion Bridge 23 p. Enhancing Motion in Text-to-Video Generation with Decomposed Encoding and Conditioning 18 p. Teaching Embodied Reinforcement Learning Agents: Informativeness and Div...
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; X→X训练任务和测试任务一样; Non−X→X训练任务和测试任务不一样(这个表现好说明泛化能力很强)。 __EOF__ 本文作者:MetaZ 本文链接:https://www.cnblogs.com/metaz/p/16800452.html ...
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...
论文简述:Context-Aware Meta-Learning这篇论文提出了一种无需微调就能在推理阶段学习新概念的大型语言模型(如ChatGPT)的方法。然而,训练用于在推理阶段检测新对象的视觉模型无法复制这种能力,反而表现不佳或需要类似对象的相关元训练和/或微调。在这篇论文中,作者提出了一种类似于大型语言模型的元学习方法,该方法利用...
这分三个步骤完成，如下图 2 所示：首先，该研究利用 M 的 in-context learning 能力对大量潜在的 API 调用进行采样，然后执行这些 API 调用，再检查获得的响应是否有助于预测未来的 token，以用作筛选标准。筛选之后，该研究合并对不同工具的 API 调用，最终生成数据集 C*，并在此数据集上微调 M 本身。实验...
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...