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...
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 为代表,将检索后的信息输入给 ChatGPT 并后面补上...
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...
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...
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...
而上下文学习(In-Context Learning,ICL)是指一种不需要对模型进行训练,在Prompt中通过给予示例以及说明来让模型提高模型的预测性能。但是这种性能提升其实并非“学习到的”,更像是一种激活。激活模型原有的记忆。 少样本提示(Few-Shot Prompting)参考上面的*-Shot介绍。尤其需要注意这里和深度学习中的Few-Shot ...
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...
大语言模型(LLM)比如GPT的一个很重要的能力是它的In-Context Learning能力,所谓In-Context Learning是指我们只需要给定一个任务的一些具体例子(包含输入和输出)作为context,模型就能够对新例子(输入)执行这个任务(输出),下图是GPT-3论文中的In-Context Learning方法,这里的任务是机器翻译(将英语翻译成法语),这里的输...
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...
In-Context learning是给定一些更具像的示例或符合机器理解的模板,而Instruct是用人类习惯的表述去指示模型预测下游任务,以ChatGPT为代表,引入更多符合人类表达的训练数据,或者是通过RLHF的方式直接和人交互去微调模型,让模型能更适应人的表述指示来处理下游任务。