2024-05-20 问AI:介绍一下大语言模型的in-context learning

文心一言

大语言模型的in-context learning（ICL）是指模型在不进行参数更新的情况下，仅通过少量示例或指令，快速适应新的任务和领域的能力。

传统的机器学习方法通常需要大量的标注数据来训练模型，而ICL的出现为我们提供了一种全新的学习范式。它允许模型在不进行参数更新的情况下，仅通过少量示例或指令，就能快速适应新的任务和领域。这种能力使得大语言模型在实际应用中表现出极大的灵活性，并为解决各种复杂问题提供了新的思路。

然而，ICL也面临着一些挑战，例如如何选择合适的示例、如何评估模型的性能以及如何提高模型的泛化能力等。大语言模型的基本原理是通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。这样的模型在训练过程中会对大量的文本数据进行学习和抽象，从而可以生成具有逻辑和连贯性的语言输出。

智谱清言

大语言模型的in-context learning是指在特定上下文中学习并理解语言的能力。这种学习方式允许模型根据给定的上下文信息来生成或理解语言，而不是仅仅依赖于大量的数据训练。这种能力对于大语言模型来说非常重要，因为它可以帮助模型更好地理解和处理复杂的语言任务，如自然语言理解、自然语言生成、对话系统等。

具体来说，in-context learning通常涉及以下几个方面：

上下文理解：模型能够理解给定输入的上下文，包括词汇、语法、语义和逻辑关系等。这使得模型能够根据上下文来推断含义，从而更好地理解语言。
上下文生成：模型能够在生成语言时考虑上下文信息，以确保生成的语言与上下文相关且连贯。这对于生成符合特定场景或主题的语言尤为重要。
上下文适应：模型能够适应不同的上下文环境，无论是在特定的领域、任务还是对话中。这使得模型具有更广泛的应用范围，能够处理各种不同的语言任务。
上下文推理：模型能够在给定的上下文中进行逻辑推理，从而更好地理解和处理复杂的语言结构。这对于任务如问答、推理和对话系统等尤为重要。

总的来说，大语言模型的in-context learning是指模型在特定上下文中学习、理解和处理语言的能力，这使得模型能够更好地适应各种语言任务，并生成更准确、相关和连贯的语言输出。

豆包

大语言模型的 in-context learning（上下文学习或语境学习）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。它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。其本质是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 中，给语言模型一个“提示（prompt）”，该提示是一个由输入输出对组成的列表，这些输入输出对用来描述一个任务。提示的末尾有一个测试输入，让语言模型仅通过以提示为条件来预测下一个标记。为了正确回答，模型需要理解演示示例，以确定输入分布（如财经或一般新闻）、输出分布（积极/消极或主题）、输入-输出映射（情感或主题分类）以及格式。

与其他概念的区别在于，提示学习通过设计离散模板或连续型参数，学习合适的 prompt 引导模型输出期望的结果，而 prompt 既可以是离散型，也可以是连续型。小样本学习则是为了学习到最佳模型参数，仍然需要使用少量的监督样本做微调，而 ICL 则不对模型做任何的微调，直接将下游任务的输入输出拼接起来作为一个 prompt，引导模型根据输入的测试集样本 demo，给出任务的预测结果。

in-context learning 允许用户为新用例快速构建模型，而无需为每个任务微调和存储新参数。它通常只需要很少的训练示例就可以使模型正常工作，而且即使对于非专家来说，也可以通过直观的自然语言来进行交互。这种训练方式能够有效提升模型小样本学习的能力。

讯飞星火

大语言模型的in-context learning（ICL）是一种通过提供少量相关示例来引导模型理解和执行新任务的方法。

In-Context Learning 的核心在于，它允许大型语言模型在不改变模型权重的情况下，仅通过上下文中给出的几个相关的样例，就能学会解决特定场景下的新问题。这种方法最初是在 GPT-3 的原始论文中提出的，现在已经成为了大型语言模型（LLMs）的一种经典使用方式。具体来说，ICL 的过程通常包括以下几个步骤：

选择任务：确定希望模型学习的任务，比如翻译、算术运算或文本纠错等。
提供样例：给出几个与所选任务直接相关的示例，这些示例通常包含输入和预期的输出。
模型推理：模型根据提供的样例理解任务要求，并尝试解决新的、未见过的问题。

值得一提的是，In-Context Learning 的优势在于其灵活性和效率，因为这种方法不需要对模型进行额外的训练或微调。它依赖于模型的强大泛化能力和对上下文的理解能力，使得模型能够快速适应新任务。这种学习方式在实际应用中非常有用，尤其是在需要模型处理多种不同任务而每种任务的样本数量有限时。

总的来说，随着大语言模型的发展，In-Context Learning 作为一种有效的模型应用方法，其效果和适用性也在不断被研究和探索，以期在更多领域和任务中发挥作用。

通义

大语言模型的 in-context learning（上下文学习或语境学习）是一种独特的能力，它允许这些模型在不进行任何额外参数调整或微调的情况下，仅仅通过观察输入输出示例就能执行新的任务。这种学习方式是大规模预训练语言模型（如GPT-3及其后续版本、InstructGPT、Codex、PaLM等）所展现的一种重要特性。

具体来说，in-context learning的工作原理如下：

提示（Prompting）：用户向模型提供一系列的输入输出示例，作为任务的上下文或提示。例如，如果想要模型进行简单的算术运算，用户可能会提供像“2+2=4, 3+3=6, 4+4=?”这样的提示，其中前两个示例演示了加法的规则，最后一个则是留给模型完成的查询。
概念定位：根据斯坦福学者的研究，in-context learning可以被理解为一种贝叶斯推理过程，其中模型利用其从预训练中获得的大量知识来“定位”或推断与提示相关的潜在概念。这意味着模型会尝试理解输入、输出以及它们之间的映射关系，从而在没有直接指导的情况下推断任务要求。
泛化：基于这些示例，模型能够泛化并解决新示例，即使它之前没有见过这类特定任务的训练。这显示了模型不仅学习了语言的统计规律，还捕捉到了某种程度上的抽象逻辑和任务结构。
参数不变性：重要的是，整个过程中模型的内部参数保持不变，区别于传统的机器学习方法需要针对每个新任务重新训练或微调模型参数。
大模型优势：研究表明，这种能力在较大规模的模型上更为显著，暗示着模型的容量（参数数量）、预训练数据量以及预训练任务的设计对于支持有效的in-context learning至关重要。