大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 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 pred
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...
3.2.In-content Learning 和 Instruction Learning In-context Learning:给出范例,让机器回答其它问题;以 GPT3 为代表,将检索后的每个文档(标题 + 提炼后的语句)作为一个样本输入到 GPT3 里,最后写 “标题:xxx \n 内容:___”,让模型去补全。 Instruction Learning:给出题目的叙述,让机器进行回答;以ChatGPT为...
GPT-3 提出的 In-Context Learning,也有效证明了在 Zero-shot、Few-shot场景下,模型不需要任何参数,就能达到不错的效果,特别是近期很火的GPT3.5系列中的 ChatGPT。 Prompt Learning 的本质: 将所有下游任务统一成预训练任务;以特定的模板,将下游任务的数据转成自然语言形式,充分挖掘预训练模型本身的能力。 本质上...
通过Instruction Learning给【题目叙述】回答问题以及In-context Learning给【范例】回答问题可以让语言模型变成一个通才。 指示学习的优点是它经过多任务的微调后,也能够在其他任务上做zero-shot,而提示学习都是针对一个任务的,泛化能力不如指示学习。 指示学习和提示学习的相同之处是:核心一样,就是去发掘语言模型本身...
1.1 Prompt Learning统一所有NLP任务 Prompt Learning 可以将所有的任务统一到一个预训练语言模型的任务 避免了预训练和fine-tuning 之间的gap,几乎所有 NLP 任务都可以直接使用,不需要训练数据。 在少样本的数据集上,能取得超过fine-tuning的效果。 1.2 Prompt 和 Fine-tuning 的范式区别 ...
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...
GPT-3 提出的 In-Context Learning,也有效证明了在 Zero-shot、Few-shot 场景下,模型不需要任何参数,就能达到不错的效果,特别是近期很火的 GPT3.5 系列中的 ChatGPT。 Prompt Learning 的本质: 将所有下游任务统一成预训练任务;以特定的模板,将下游任务的数据...
大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数(Scoring Function)设计以及ICL底层机制等原理详解 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 predi...
通过Instruction Learning给【题目叙述】回答问题以及In-context Learning给【范例】回答问题可以让语言模型变成一个通才。 指示学习的优点是它经过多任务的微调后,也能够在其他任务上做zero-shot,而提示学习都是针对一个任务的,泛化能力不如指示学习。 指示学习和提示学习的相同之处是:核心一样,就是去发掘语言模型本身...