論文の概要: Improving Few-Shot Performance of Language Models via Nearest Neighbor Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02216v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 12:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:49:15.311944
• Title: Improving Few-Shot Performance of Language Models via Nearest Neighbor Calibration
• Title（参考訳）: 近距離キャリブレーションによる言語モデルのマイナショット性能の向上
• Authors: Feng Nie, Meixi Chen, Zhirui Zhang, Xu Cheng
• Abstract要約: In-context Learning のための近辺校正フレームワークを提案する。 インコンテキスト学習パラダイムは、トレーニングインスタンスを推論する際に誤ったラベルを生成するという現象にインスパイアされている。 テキスト分類タスクの多種多様な実験により,本手法はテキスト内学習を大幅に改善することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.334422701057674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) have exhibited remarkable few-shot learning capabilities when provided a few examples in a natural language prompt as demonstrations of test instances, i.e., in-context learning. However, the performance of in-context learning is susceptible to the choice of prompt format, training examples and the ordering of the training examples. In this paper, we propose a novel nearest-neighbor calibration framework for in-context learning to ease this issue. It is inspired by a phenomenon that the in-context learning paradigm produces incorrect labels when inferring training instances, which provides a useful supervised signal to calibrate predictions. Thus, our method directly augments the predictions with a $k$-nearest-neighbor ($k$NN) classifier over a datastore of cached few-shot instance representations obtained by PLMs and their corresponding labels. Then adaptive neighbor selection and feature regularization modules are introduced to make full use of a few support instances to reduce the $k$NN retrieval noise. Experiments on various few-shot text classification tasks demonstrate that our method significantly improves in-context learning, while even achieving comparable performance with state-of-the-art tuning-based approaches in some sentiment analysis tasks.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(plm)は、自然言語プロンプトでテストインスタンス、すなわち、コンテキスト内学習のデモンストレーションとしていくつかの例を提供して、目覚ましい少数ショット学習能力を示している。 しかしながら、インコンテキスト学習のパフォーマンスは、プロンプトフォーマットの選択、トレーニング例、トレーニング例の順序付けに影響を受けやすい。 本稿では,この問題を緩和するために,テキスト内学習のための近傍校正フレームワークを提案する。 インコンテキスト学習パラダイムがトレーニングインスタンスを推論する際に誤ったラベルを生成するという現象に触発され、予測を校正する有用な教師付きシグナルを提供する。 そこで本手法は,PLMと対応するラベルによって得られたキャッシュされた少数ショットのインスタンス表現のデータストア上で,$k$-nearest-neighbor(k$NN)分類器で予測を直接拡張する。 次に,いくつかのサポートインスタンスをフル活用して$k$nn検索ノイズを低減するために,アダプティブの隣人選択と機能正規化モジュールを導入する。 提案手法は,いくつかの感情分析タスクにおいて,最先端のチューニングベースアプローチと同等の性能を達成しながら,コンテキスト内学習を著しく改善することを示す。

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