文章摘要
【关 键 词】 自然语言处理、少样本学习、上下文学习、强化学习、无监督学习
本文主要讨论了大语言模型（LLM）在自然语言处理任务中的发展，特别是在少样本学习和上下文学习（ICL）方面的进展。文章首先指出，尽管LLM在少样本学习中表现出色，但它们尚未充分发挥大规模上下文学习的潜力。随着模型上下文窗口的增长，研究人员现在有机会探索更多的ICL示例，以增强模型的学习和输出能力。
谷歌Deepmind的研究人员提出了两种ICL学习方法：强化ICL和无监督ICL。强化ICL通过使用模型生成的推理链代替人类编写的示例输出，减少了对人类生成数据的依赖。这种方法涉及生成多个候选推理链，然后使用评估模块对它们进行打分和过滤，只保留高质量的部分作为上下文示例。在多个数据集上的测试表明，强化ICL可以在不依赖额外人工标注的情况下提升模型的多ICL性能，同时显著降低人工成本。
无监督ICL则不依赖于传统的输入-输出示例对，而是仅通过问题本身的上下文来引导模型学习。这种方法利用模型在预训练阶段获得的知识来理解和解决问题，无需额外的示例指导。研究人员从未标注的数据中选取合适的文本片段作为上下文，然后输入到LLM中进行推理和预测。无监督ICL的关键在于，它没有标注任何数据，而是依赖于启发式方法或先验知识。
文章还提到了一些有趣的现象，例如大规模ICL与少样本学习存在差异，以及大模型可以克服预训练偏差，解决具有数值输入的高维预测任务。
总之，本文强调了大语言模型在自然语言处理任务中的潜力，特别是在ICL方面。通过强化ICL和无监督ICL，研究人员可以提高模型的性能，降低人工成本，并解决更复杂的任务。这些进展为AIGC领域的专业社区提供了宝贵的见解，并有助于推动LLM的进一步发展和应用。
原文和模型
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★☆☆
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