論文の概要: What Can Transformers Learn In-Context? A Case Study of Simple Function Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01066v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 18:01:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 12:50:27.884116
• Title: What Can Transformers Learn In-Context? A Case Study of Simple Function Classes
• Title（参考訳）: トランスフォーマーは文脈内で何を学べるのか? 簡易関数型授業のケーススタディ
• Authors: Shivam Garg, Dimitris Tsipras, Percy Liang, Gregory Valiant
• Abstract要約: インコンテキスト学習(In-context learning)とは、インコンテキストの例からなるプロンプトシーケンスでモデルに条件を付ける能力である。 我々は,標準変換器をスクラッチから訓練して,線形関数の文脈内学習を行うことを示した。 また、タスク固有の学習アルゴリズムに適合または超越したパフォーマンスで、より複雑な関数クラスをコンテキスト内で学習できるようにトランスフォーマーを訓練できることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.06939734527953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context learning refers to the ability of a model to condition on a prompt sequence consisting of in-context examples (input-output pairs corresponding to some task) along with a new query input, and generate the corresponding output. Crucially, in-context learning happens only at inference time without any parameter updates to the model. While large language models such as GPT-3 exhibit some ability to perform in-context learning, it is unclear what the relationship is between tasks on which this succeeds and what is present in the training data. To make progress towards understanding in-context learning, we consider the well-defined problem of training a model to in-context learn a function class (e.g., linear functions): that is, given data derived from some functions in the class, can we train a model to in-context learn "most" functions from this class? We show empirically that standard Transformers can be trained from scratch to perform in-context learning of linear functions -- that is, the trained model is able to learn unseen linear functions from in-context examples with performance comparable to the optimal least squares estimator. In fact, in-context learning is possible even under two forms of distribution shift: (i) between the training data of the model and inference-time prompts, and (ii) between the in-context examples and the query input during inference. We also show that we can train Transformers to in-context learn more complex function classes -- namely sparse linear functions, two-layer neural networks, and decision trees -- with performance that matches or exceeds task-specific learning algorithms. Our code and models are available at https://github.com/dtsip/in-context-learning .
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト学習(in-context learning)とは、モデルがインコンテキストの例(あるタスクに対応する入出力ペア)からなるプロンプトシーケンスで条件付けする能力と、新しいクエリ入力を加えて、対応する出力を生成することである。 重要なことに、コンテキスト内学習はモデルにパラメータを更新することなく、推論時にのみ行われる。 GPT-3のような大規模言語モデルは、文脈内学習を行う能力を持っているが、それが成功するタスクとトレーニングデータに何が存在するのかははっきりしない。 コンテキスト内学習の理解に向けて進むために、モデルのインコンテキスト学習(例えば、線形関数)に関する明確に定義された問題を考える。つまり、クラス内のいくつかの関数から得られたデータから与えられたデータから、このクラスからインコンテキストで「最も」関数を学ぶようにモデルを訓練できるだろうか? 我々は,標準トランスフォーマーをスクラッチからトレーニングして,線形関数の文脈内学習を行うことを実証的に示す。つまり,トレーニングされたモデルは,最適最小二乗推定器に匹敵する性能で,テキスト内例から未知の線形関数を学習することができる。 実際、文脈内学習は2つの形態の分散シフトの下でも可能である。 (i)モデルのトレーニングデータと推論時間プロンプトの関係、 (ii) 推論中のコンテキスト内例とクエリ入力の間。 また、トランスフォーマーをトレーニングして、より複雑な関数クラス、すなわちスパース線形関数、二層ニューラルネットワーク、決定木を学習し、タスク固有の学習アルゴリズムに匹敵する性能を発揮できることも示します。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/dtsip/in-context-learning で利用可能です。

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