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        上下文學習=對比學習?人大揭示ICL推理背后的隱式更新機理:梯度更新了嗎?「如更」

        AIGC動態2年前 (2023)發布 新智元
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        上下文學習=對比學習?人大揭示ICL推理背后的隱式更新機理:梯度更新了嗎?「如更」

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        原標題:上下文學習=對比學習?人大揭示ICL推理背后的隱式更新機理:梯度更新了嗎?「如更」

        關鍵字:注意力,模型,梯度,對比,機制

        文章來源:新智元

        內容字數:4673字

        內容摘要:新智元報道編輯:LRS【新智元導讀】人民大學最新研究,首次從「對比學習」的角度來理解上下文學習,或可提供自注意力機制的改進思路。近些年來,基于Transformer的大語言模型表現出了驚人的In-context Learning (ICL)能力,我們只需要在查詢問題前以 {問題,標簽} 的形式增加少數示例,模型就可以學到該任務并輸出較好的結果。然而,ICL背后的機理仍是一個開放的問題:在ICL的推…

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        作者微信:AI_era

        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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