下图是 in-context learning (左边一列)和一般 fine-tuning (右边一列)的区别,in-context learning 不产生梯度、不会更新模型参数,而 fine-tuning 会产生梯度、更新模型参数。 需要注意区分 in-context learning 中可以有 Zero-Shot、One-Shot 和 Few-Shot 的 Setting,但和 Zero-Shot learning、One-Shot learnin...
首先,缩放定律告诉我们,模型越大,获得相同性能所需的样本就越少。 其次,这篇论文研究的是零样本学习(zero-shot),而不是in-context learning。即使是训练数据中不常见/不存在的主题,只要在上下文中提供示例和说明,LLM也能理解。 「我认为没有人期望LLM能在zero-shot的情况下证明出P=NP,可能发生的情况是利用Agent...
注意,这里首先是使用In-Context-Learning(上下文学习)的范式来进行prompt,即在prompt里面添加一些问答对作为“示范”,LLM在看到这些示范之后,就可以更好地进行Zero-shot任务(或者理解成Few-shot吧,毕竟需要提供一些标注的样本)了。 CoT的方法,就是在 In-Context-Learning 的范式中,增加了对推理的示范,从而希望LLM在给...
提出NATURAL-INSTRUCTIONSv2新的评估模型泛化能力Benchmark,涵盖了1600+个任务、70+个不同任务类型、50+种不同语言,和FLAN不同的是使用了in-context learning。 Method: a.训练模型:3B T5 b.数据集:1616个task,76个task类型,16种推理类型, 非英文任务有576个,每个任务平均有3k+个样本。这些任务是由88位人员从...
第一种范式,是特定于任务的,采用什么样的标注数据,便能提升什么样的任务效果,第二种范式,是通用的,无需微调,借助in-context learning,推理时在各种任务上皆可展现zero-shot能力。instruction tuning,则是通过对一部分任务的监督微调,来提升对其它任务的zero-shot能力,这似乎更加符合应用场景——我们有可能拥有一部分...
什么是 In-Context Learning (ICL)ICL是一种学习范式，它允许语言模型通过以演示形式组织的若干个示例...
提出NATURAL-INSTRUCTIONSv2 新的评估模型泛化能力 Benchmark,涵盖了 1600+ 个任务、70+ 个不同任务类型、50+ 种不同语言,和 FLAN 不同的是使用了 in-context learning。 4.2 Method a. 训练模型:3B T5 b. 数据集:1616 个 task,76 个 task 类型,16 种推理类型, 非英文任务有 576 个,每个任务平均有 3k...
2.思维链用于上下文学习的方法(In-context learning) 2.1 Few-shot CoT Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况,它通过融合 CoT 推理步骤,将每个演示〈input,output〉扩充为〈input,CoT,output〉。 【CoT prompt 的设计】 作为一种直接的方法,研究表明,使用不同的 CoT(即每个问题的多个推理路径)可以有效地提高它...
2.思维链用于上下文学习的方法(In-context learning) 2.1 Few-shot CoT Few-shot CoT 是 ICL 的一种特殊情况,它通过融合 CoT 推理步骤,将每个演示〈input,output〉扩充为〈input,CoT,output〉。 【CoT prompt 的设计】 作为一种直接的方法,研究表明,使用不同的 CoT(即每个问题的多个推理路径)可以有效地提高它...
LA-CLIP 模型，针对 CLIP模型语言输入数据增强能力有限的问题。基于In-context learning 机制，重写文本...