論文の概要: A Survey for In-context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00234v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 15:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 13:49:33.337586
• Title: A Survey for In-context Learning
• Title（参考訳）: インコンテキスト学習に関する調査
• Authors: Qingxiu Dong, Lei Li, Damai Dai, Ce Zheng, Zhiyong Wu, Baobao Chang, Xu Sun, Jingjing Xu, Lei Li and Zhifang Sui
• Abstract要約: In-context Learning (ICL)は自然言語処理のための新しいパラダイムである まず、ICLの形式的定義を示し、関連する研究との相関を明らかにする。 そこで我々は,ICLの高度技術であるトレーニング戦略,促進戦略などを組織し,議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.40261564926631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing ability of large language models (LLMs), in-context learning (ICL) has become a new paradigm for natural language processing (NLP), where LLMs make predictions only based on contexts augmented with a few training examples. It has been a new trend exploring ICL to evaluate and extrapolate the ability of LLMs. In this paper, we aim to survey and summarize the progress, challenges, and future work in ICL. We first present a formal definition of ICL and clarify its correlation to related studies. Then, we organize and discuss advanced techniques of ICL, including training strategies, prompting strategies, and so on. Finally, we present the challenges of ICL and provide potential directions for further research. We hope our work can encourage more research on uncovering how ICL works and improving ICL in future work.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の能力の増大に伴い、インコンテキスト学習(ICL)は自然言語処理(NLP)の新しいパラダイムとなり、LLMはいくつかのトレーニング例で拡張されたコンテキストに基づいてのみ予測を行う。 LLMの能力を評価・外挿するためにICLを探索する新たなトレンドとなった。 本稿では,ICLにおける進歩,課題,今後の課題を調査,要約することを目的とする。 まず, iclの形式的定義と関連する研究との関係を明らかにする。 そこで我々は,ICLの高度技術であるトレーニング戦略,促進戦略などを組織し,議論する。 最後に,ICLの課題について述べるとともに,今後の研究の方向性を示す。 今後の作業において、iclがどのように機能するかを明らかにし、iclを改善するための、さらなる研究を奨励できることを願っています。

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