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【读论文】An Explanation of In-context Learning as Implicit Bayesian Inference【1】
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【腾讯文档】大模型学习 https://docs.qq.com/s/2fc7DPC-jPH5R0bD07bcXW CSDN:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/136652473 这篇论文《An Explanation of In-context Learning as Implicit Bayesian Inference》由斯坦福大学的研究人员撰写,主要研究了大型语言模型(如GPT-3)在上下文学习(in-context learning)方面的能力。上下文学习是指模型通过观察输入输出示例(prompt)来学习执行下游任务,而无需显式地预训练来学习这些示例。尽管这种能力令人惊讶,但目前还不清楚是什么使得上下文学习成为可能。 论文的主要内容包括: 1. **引言**:介绍了大型语言模型(LMs)的上下文学习能力,以及这种能力在实际应用中的潜力和挑战。 2. **上下文学习设置**:定义了预训练分布和提示分布,以及它们在上下文学习中的作用。预训练分布是通过从潜在概念中采样来生成文档的,而提示分布则用于生成用于上下文学习的提示。 3. **理论分析**:提出了一个简单的预训练分布,其中上下文学习可以出现。通过引入一个小型合成数据集(GINC),展示了Transformers和LSTMs在上下文学习中的表现。论文还证明了在预训练分布和提示分布之间存在分布不匹配的情况下,上下文学习的渐近预测误差是最优的。 4. **实验**:通过在GINC数据集上的实验,验证了理论直觉,展示了模型规模、示例数量和示例长度对上下文学习准确性的影响。实验结果还揭示了一些开放性问题,这些问题超出了论文理论的范围。 5. **讨论和相关工作**:讨论了上下文学习作为贝叶斯推理的隐式形式,以及如何通过贝叶斯推理来解释预训练语言模型的预测。论文还探讨了与上下文学习相关的其他研究工作,包括主题模型、隐马尔可夫模型(HMMs)、元学习等。 6. **结论**:将上下文学习视为隐式贝叶斯推理,其中预训练的语言模型在进行预测时隐式地推断出一个概念。论文的工作为理解上下文学习提供了第一步,希望这能为改进预训练和提示提供洞见。 整体而言,这篇论文提供了对大型语言模型在上下文学习中表现出的惊人能力的深入理解,并提出了一种理论框架来解释这一现象。通过实验验证,论文还展示了在不同条件下模型性能的变化,为未来的研究提供了新的视角。
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