谷歌提出大规模ICL方法——强化和无监督

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谷歌提出大规模ICL方法——强化和无监督

 

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


【原文链接】 阅读原文 [ 1264字 | 6分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★☆☆

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