上下文学习中的感应头作为模式匹配的基础机制
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。大语言模型通过上下文学习展现了学习和执行复杂任务的卓越能力，本文研究在少样本学习和上下文学习环境中的归纳头的作用，并在抽象模式识别和自然语言处理任务上分析了两种最先进的模型，Llama-3-8B 和 InternLM2-20B。研究结果表明，即使对归纳头进行最小的抽取也会导致抽象模式识别任务中 ICL 性能下降约...
本文研究了大语言模型在少样本学习和上下文学习环境中的归纳头的作用，并分析了两种最先进的模型在抽象模式识别和自然语言处理任务上的表现。研究结果显示，对归纳头进行最小的抽取会导致性能下降，使得少样本学习在上下文学习中的表现接近于零样本提示学习。同时，使用注意力削减方法可以禁用特定的归纳模式。
