論文の概要: On the Relation between Sensitivity and Accuracy in In-context Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07661v1
- Date: Fri, 16 Sep 2022 00:52:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-19 11:41:31.177134
- Title: On the Relation between Sensitivity and Accuracy in In-context Learning
- Title(参考訳): 文脈内学習における感度と精度の関係について
- Authors: Yanda Chen, Chen Zhao, Zhou Yu, Kathleen McKeown, He He
- Abstract要約: 我々は多種類の摂動に対するICLの感度について検討した。
ICL感度に基づく数ショット選択予測法であるtextscSenSelを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.63252435911095
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In-context learning (ICL) suffers from oversensitivity to the prompt, which
makes it unreliable in real-world scenarios. We study the sensitivity of ICL
with respect to multiple types of perturbations. First, we find that label bias
obscures true ICL sensitivity, and hence prior work may have significantly
underestimated the true ICL sensitivity. Second, we observe a strong negative
correlation between ICL sensitivity and accuracy, with sensitive predictions
less likely to be correct. Motivated by these observations, we propose
\textsc{SenSel}, a few-shot selective prediction method based on ICL
sensitivity. Experiments on ten classification benchmarks show that
\textsc{SenSel} consistently outperforms a commonly used confidence-based
selective prediction baseline.
- Abstract(参考訳): in-context learning(icl)はプロンプトに対する過敏性に苦しむため、現実のシナリオでは信頼できない。
我々は多種類の摂動に対するICLの感度について検討した。
まず,ラベルバイアスは真のICL感度を曖昧にするため,先行研究は真のICL感度を著しく過小評価していた可能性がある。
第二に、ICL感度と精度の間には強い負の相関が見られ、感度の予測が正しい可能性が低い。
そこで本研究では, icl感度に基づく数発選択予測法である \textsc{sensel} を提案する。
10の分類ベンチマークの実験では、 \textsc{SenSel} は、一般的に使用される信頼に基づく選択予測基準よりも一貫して優れていた。
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