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位置信息对于不变上下文学习至关重要:简单函数类的案例研究
深入研究了在上下文学习中的限制和成功原则,并通过比较变压器和 DeepSet 架构以保持重要的离域学习不变性的区别,发现保持离域学习不变性对于成功的下一次时关键的。
AI生成摘要 大型语言模型(LLMs)在上下文学习(ICL)方面展示了显着的能力,通过少量训练示例学习新任务。黄金标签对下游上下文性能有显著影响,不平衡标签对ICL影响较小。ICL对标签扰动的敏感性较低,随着模型大小的增加,ICL获得与SL相当的性能。