河北沧州泊头做网站的电话,wordpress 云教育,网站建设工作基本流程,怎么建网站手机版来自论文#xff1a;Language Models are Few-Shot Learners
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预训练LM尽管任务无关#xff0c;但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个…来自论文Language Models are Few-Shot Learners
Arxivhttps://arxiv.org/abs/2005.14165v2 记录下一些概念等。没有太多细节。
预训练LM尽管任务无关但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个限制。解决这些问题的一个潜在途径是元学习——在语言模型的背景下这意味着该模型在训练时发展了一系列广泛的技能和模式识别能力然后在推理时使用这些能力来快速适应或识别所需的任务如图1.1所示
“in-context learning” 关于“zero-shot”, “one-shot”, or “few-shot”的解释 随着模型增大in-context learning效果越好 关于“zero-shot”, “one-shot”, or “few-shot” 模型结构和GPT2一样但是改了初始化、预归一化、reversible tokenization以及在transformers层中使用类似Sparse Transformer的交替密集和局部稀疏的注意力模式。 内容窗口大小2048 tokens 训练了8个不同大小的模型 其他细节
训练大模型需要大batch小学习率。
few-shot learning中实例样本数量k取值可以从0到最大窗口大小一般可以设为10-100。
