論文の概要: Larger language models do in-context learning differently

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03846v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 12:24:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-08 15:33:35.432136
• Title: Larger language models do in-context learning differently
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルでは文脈内学習が異なる
• Abstract要約: 言語モデルにおけるインコンテキスト学習(ICL)は、セマンティックな事前とインプット・ラベルのマッピングの影響を受けます。 ラベルをフリップしたICLと意味的無関係なラベルを持つICLの2つのセットアップについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.90674531127559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how in-context learning (ICL) in language models is affected by semantic priors versus input-label mappings. We investigate two setups-ICL with flipped labels and ICL with semantically-unrelated labels-across various model families (GPT-3, InstructGPT, Codex, PaLM, and Flan-PaLM). First, experiments on ICL with flipped labels show that overriding semantic priors is an emergent ability of model scale. While small language models ignore flipped labels presented in-context and thus rely primarily on semantic priors from pretraining, large models can override semantic priors when presented with in-context exemplars that contradict priors, despite the stronger semantic priors that larger models may hold. We next study semantically-unrelated label ICL (SUL-ICL), in which labels are semantically unrelated to their inputs (e.g., foo/bar instead of negative/positive), thereby forcing language models to learn the input-label mappings shown in in-context exemplars in order to perform the task. The ability to do SUL-ICL also emerges primarily with scale, and large-enough language models can even perform linear classification in a SUL-ICL setting. Finally, we evaluate instruction-tuned models and find that instruction tuning strengthens both the use of semantic priors and the capacity to learn input-label mappings, but more of the former.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,言語モデルにおけるインコンテキスト学習(ICL)が,意味的先行と入力ラベルマッピングの影響について検討する。 そこで本研究では,複数のモデルファミリー (GPT-3, InstructGPT, Codex, PaLM, Flan-PaLM) にまたがる意味的無関係なラベルを持つICLとフリップラベルを持つICLについて検討する。 第一に、リフテッドラベルを用いたICLの実験は、オーバーライドセマンティック先行がモデルスケールの創発的な能力であることを示している。 小さな言語モデルは、コンテキスト内に表示されるフリップラベルを無視して、主に事前学習からのセマンティクス優先に依存するが、大きなモデルは、より大きなモデルが保持するであろうより強いセマンティクス優先性にもかかわらず、先行と矛盾するインコンテキストの例で示されるセマンティクス優先をオーバーライドすることができる。 次に,意味的無関係ラベルivl (sul-icl) について検討を行い,各ラベルが入力と意味的に無関係(例えば,否定的/肯定的ではなくfoo/bar)であることを示す。 SUL-ICLの処理能力は、主にスケールで実現され、大きな言語モデルでもSUL-ICL設定で線形分類を行うことができる。 最後に,インストラクションチューニングモデルの評価を行い,インストラクションチューニングにより,セマンティック事前の使用とインプットラベルマッピングの学習能力の両方が強化されることを確認した。

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