“ 大模型學(xué)習(xí)的最終目的，就是提升模型的性能”

在大語言模型技術(shù)中，怎么讓大模型擁有更好的表現(xiàn)一直是一個(gè)值得思考的問題，研究者用了很多辦法來提高大模型的輸出質(zhì)量，比如使用大規(guī)模高質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)。

后續(xù)又增加少樣本和零樣本學(xué)習(xí)以及提示學(xué)習(xí)等方法；總之，唯一的目的就是挖掘大模型的潛力，用最小的成本使得大模型性能最大化。

而今天我們討論的就是另一種方式——語境學(xué)習(xí)(ICL)。

In-context learning

In-context Learning 語境學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)范式，是現(xiàn)代自然語言處理領(lǐng)域中一種重要的學(xué)習(xí)方法，尤其在使用大規(guī)模，尤其在使用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型時(shí)，它允許模型在給定的上下文中進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理，而無需真正更新模型參數(shù)。

這種方法充分利用了模型的預(yù)訓(xùn)練知識，并通過在推理階段提供相關(guān)的上下文信息來生成或調(diào)整模型輸出。

In-context Learning 的核心概念

上下文依賴：ICL的核心在于利用模型的上下文理解能力來完成任務(wù)，模型根據(jù)輸入的上下文信息(包括示例和任務(wù)描述)進(jìn)行推理，而不是依賴于顯示的訓(xùn)練過程。

無參數(shù)更新：ICL不涉及對模型實(shí)際參數(shù)的修改，模型保持預(yù)訓(xùn)練狀態(tài)，只是根據(jù)提供的上下文信息調(diào)整其生成或分類行為。

動態(tài)適應(yīng)：模型在推理時(shí)會動態(tài)地適應(yīng)給定的上下文，通過分析上下文中的示例或指示來生成合適的輸出，這種適應(yīng)能力來源于模型在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的通用知識。

In-context Learning的工作原理

提示詞和示例

提示詞：ICL常通過提示詞來引導(dǎo)模型的生成過程，提示詞通常包括任務(wù)描述，問題陳述或請求模型執(zhí)行的操作。

示例：在少樣本學(xué)習(xí)(Few-Shot Learning)中，提示詞可能包括一些示例輸入和輸出，幫助模型理解如何處理類似的任務(wù)。

上下文提供

任務(wù)描述：在ICL中，任務(wù)描述用于告訴模型要完成的任務(wù)，例如：生成一個(gè)關(guān)于人工智能的總結(jié)。

示例輸入輸出：提供幾個(gè)示例輸入和輸出對，可以幫助模型理解特定任務(wù)的模式或要求，例如：給出一些翻譯示例來幫助模型進(jìn)行語言翻譯。

推理和生成

推理：模型根據(jù)提供的上下文進(jìn)行推理，生成與上下文相關(guān)的響應(yīng)或輸出。

生成：在ICL中，生成的文本基于模型對上下文的理解，以及預(yù)訓(xùn)練中學(xué)到的知識

In-context Learning的優(yōu)勢

靈活性

任務(wù)適應(yīng)：能夠在沒有重新訓(xùn)練模型的情況下，靈活地適應(yīng)不同的任務(wù)和要求

快速適應(yīng)：通過提供上下文，模型能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)，而無需對模型進(jìn)行長期的訓(xùn)練和調(diào)整。

無需再訓(xùn)練

節(jié)省資源：ICL不需要對模型進(jìn)行再訓(xùn)練或更新，這節(jié)省了計(jì)算資源和時(shí)間

利用預(yù)訓(xùn)練知識

知識復(fù)用：利用模型在預(yù)訓(xùn)練階段獲得的通用知識，能夠在多種任務(wù)和場景中發(fā)揮作用。

In-context Learning 的應(yīng)用場景

少樣本學(xué)習(xí)

示例驅(qū)動：在少樣本學(xué)習(xí)中，通過提供少量示例，模型能夠理解任務(wù)并生成所需的輸出，如分類，生成等任務(wù)。

對話系統(tǒng)

上下文管理：在對話系統(tǒng)中，ICL可以幫助模型根據(jù)對話歷史或上下文生成更加自然和相關(guān)的響應(yīng)

自動化內(nèi)容生成

定制化內(nèi)容：可以根據(jù)給定的上下文(如主題，風(fēng)格，格式要求)生成特定內(nèi)容，如文章，報(bào)告，故事等

跨領(lǐng)域應(yīng)用

靈活應(yīng)用：ICL可以用于多個(gè)領(lǐng)域，處理不同類型的任務(wù)，如法律文本生成，醫(yī)學(xué)診斷，翻譯等，只需調(diào)整上下文即可。

In-context Learning 的挑戰(zhàn)

上下文長度限制

長上下文問題：大規(guī)模模型對上下文長度有一定的限制，處理非常長的上下文可能會受到影響

上下文選擇

選擇適當(dāng)?shù)纳舷挛?/strong>：確定哪些信息應(yīng)該包含在上下文中，以及如何組織這些信息，是ICL的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一

一致性和準(zhǔn)確性

輸出一致性：在不同上下文中，模型生成的內(nèi)容可能會有所不同，確保生成結(jié)果的一致性和準(zhǔn)確性是需要關(guān)注的問題

總結(jié)

In-Context Learning 是一種高效的技術(shù)，通過在模型推理時(shí)提供上下文信息，能夠靈活地適應(yīng)不同的任務(wù)和應(yīng)用場景。它不需要對模型進(jìn)行實(shí)際的參數(shù)更新，而是利用模型的預(yù)訓(xùn)練知識和上下文理解能力來生成或調(diào)整輸出。這種方法具有很強(qiáng)的靈活性和應(yīng)用廣泛性，但也面臨著上下文長度限制和輸出一致性等挑戰(zhàn)。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號AI探索時(shí)代 作者：DFires

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