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中國團(tuán)隊再獲EMNLP最佳長論文!北大微信AI聯(lián)合揭秘大模型上下文學(xué)習(xí)機(jī)制

AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 量子位
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中國團(tuán)隊再獲EMNLP最佳長論文!北大微信AI聯(lián)合揭秘大模型上下文學(xué)習(xí)機(jī)制

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文章來源:量子位

內(nèi)容字?jǐn)?shù):3701字

內(nèi)容摘要:白交 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIEMNLP頂會落下帷幕,各種獎項悉數(shù)頒出。最佳長論文獎被北大微信AI團(tuán)隊收入囊中,由北大孫栩老師和微信周杰、孟凡東合作指導(dǎo)。他們發(fā)現(xiàn)了大模型中關(guān)鍵能力——上下文學(xué)習(xí)背后的工作機(jī)制。通過理解這一機(jī)制,還提出一系列方法來提高其性能。除此之外,斯坦福Christopher Manning教授做了最后的主題演講,告訴那些正在為大模型而感到焦慮的NLP博士生們,還有很多有意義的方向可以做。EMNLP最佳長論文上下文學(xué)習(xí)(in-context learning, ICL)是大語言模型的一個重要能力,通過提供少量示范示例,讓模型學(xué)會執(zhí)行各種下游任務(wù),而無需更新參數(shù)。目前ICL內(nèi)在工作機(jī)制仍尚無定論,但缺乏對ICL過程的理解會限制能力進(jìn)一步提升。基于這一背景,北大 微信AI團(tuán)隊首次從信息流這一角度來探索。此前相關(guān)分析研究主要從輸入作用和梯度角度進(jìn)行分析。首…

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作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關(guān)注科技行業(yè)新突破

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