論文の概要: Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08633v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 05:17:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 04:43:26.108204
• Title: Learning To Retrieve Prompts for In-Context Learning
• Title（参考訳）: 文脈内学習のためのプロンプト検索の学習
• Authors: Ohad Rubin, Jonathan Herzig and Jonathan Berant
• Abstract要約: 本稿では,注釈付きデータとLMを用いたテキスト内学習のためのプロンプトを効率よく検索する手法を提案する。 言語発話を意味表現にマッピングする3つのシーケンス・ツー・シーケンスタスクに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.176481861880724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-context learning is a recent paradigm in natural language understanding, where a large pre-trained language model (LM) observes a test instance and a few training examples as its input, and directly decodes the output without any update to its parameters. However, performance has been shown to strongly depend on the selected training examples (termed prompt). In this work, we propose an efficient method for retrieving prompts for in-context learning using annotated data and a LM. Given an input-output pair, we estimate the probability of the output given the input and a candidate training example as the prompt, and label training examples as positive or negative based on this probability. We then train an efficient dense retriever from this data, which is used to retrieve training examples as prompts at test time. We evaluate our approach on three sequence-to-sequence tasks where language utterances are mapped to meaning representations, and find that it substantially outperforms prior work and multiple baselines across the board.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト学習(In-context learning)は、自然言語理解における最近のパラダイムであり、大規模な事前学習言語モデル(LM)がその入力としてテストインスタンスといくつかのトレーニング例を観察し、パラメータを更新することなく直接出力を復号する。 しかし、パフォーマンスは選択したトレーニング例(プロンプト)に強く依存することが示されている。 本研究では,注釈付きデータとLMを用いたテキスト内学習のためのプロンプトを効率よく検索する手法を提案する。 入力出力対が与えられた場合、入力された出力の確率と候補訓練例をプロンプトとして推定し、この確率に基づいてラベル訓練例を正または負と推定する。 次に、このデータから効率的な高密度レトリバーをトレーニングし、テスト時にプロンプトとしてトレーニング例を検索する。 提案手法は,言語発話を意味表現にマッピングした3つのシーケンス・ツー・シーケンスタスクに対して評価し,先行作業や複数のベースラインよりも大幅に優れていることを示す。

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