“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 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...
MetaICL通过多任务元训练和少样本推理，让模型自动从少量训练样本中学习任务信息，无需人工设计模板。概览 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...
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 ...
We introduce MetaICL (Meta-training for In-Context Learning), a new meta-training framework for few-shot learning where a pretrained language model is tuned to do in-context learn-ing on a large set of training tasks. This meta-training enables the model to more effectively learn a new tas...
An original implementation of "MetaICL Learning to Learn In Context" by Sewon Min, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer and Hannaneh Hajishirzi - facebookresearch/MetaICL