論文の概要: Explaining Emergent In-Context Learning as Kernel Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12766v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 16:04:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-06 22:34:08.429555
• Title: Explaining Emergent In-Context Learning as Kernel Regression
• Title（参考訳）: カーネル回帰として創発的インコンテキスト学習を説明する
• Authors: Chi Han, Ziqi Wang, Han Zhao, Heng Ji
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、伝達学習のパラダイムシフトを開始した。 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルが事前学習後に文脈内学習を達成できる理由について検討する。 ICL中、LLMの注意と隠れた特徴は、カーネル回帰の挙動と一致していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.57151500616111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have initiated a paradigm shift in transfer learning. In contrast to the classic pretraining-then-finetuning procedure, in order to use LLMs for downstream prediction tasks, one only needs to provide a few demonstrations, known as in-context examples, without adding more or updating existing model parameters. This in-context learning (ICL) capability of LLMs is intriguing, and it is not yet fully understood how pretrained LLMs acquire such capabilities. In this paper, we investigate the reason why a transformer-based language model can accomplish in-context learning after pre-training on a general language corpus by proposing one hypothesis that LLMs can simulate kernel regression with internal representations when faced with in-context examples. More concretely, we first prove that Bayesian inference on in-context prompts can be asymptotically understood as kernel regression $\hat y = \sum_i y_i K(x, x_i)/\sum_i K(x, x_i)$ as the number of in-context demonstrations grows. Then, we empirically investigate the in-context behaviors of language models. We find that during ICL, the attention and hidden features in LLMs match the behaviors of a kernel regression. Finally, our theory provides insights into multiple phenomena observed in the ICL field: why retrieving demonstrative samples similar to test samples can help, why ICL performance is sensitive to the output formats, and why ICL accuracy benefits from selecting in-distribution and representative samples.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、伝達学習のパラダイムシフトを開始した。 ダウンストリームの予測タスクにllmを使用するには、従来の事前トレーニング-then-finetuningプロシージャとは対照的に、既存のモデルパラメータの追加や更新を行わずに、コンテキスト内例として知られるいくつかのデモンストレーションを提供するだけでよい。 LLMのこの文脈内学習(ICL)能力は興味深いものであり、事前学習されたLLMがそのような能力を獲得する方法が完全には理解されていない。 本稿では,LLMが内部表現でカーネル回帰をシミュレートできるという仮説を1つ提案することにより,トランスフォーマーベース言語モデルが汎用言語コーパス上で事前学習後にコンテキスト内学習を達成できる理由を考察する。 より具体的には、インコンテキストプロンプトに対するベイズ的推論が、インコンテキストデモの数が増えるにつれて、カーネル回帰 $\hat y = \sum_i y_i K(x, x_i)/\sum_i K(x, x_i)$ として漸近的に理解できることを最初に証明する。 そして,言語モデルの文脈内挙動を実証的に検討する。 ICL中、LLMの注意と隠れた特徴は、カーネル回帰の挙動と一致していることがわかった。 最後に,本理論は icl 領域で観測される複数の現象について考察する: 試験試料と同様の実証的なサンプルを検索することは,なぜ icl が出力形式に敏感なのか,なぜ icl の精度が分布内および代表的サンプルを選択することで得られるのか。

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