論文の概要: Skill-Based Few-Shot Selection for In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14210v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 16:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:25:27.469031
• Title: Skill-Based Few-Shot Selection for In-Context Learning
• Title（参考訳）: コンテキスト内学習のためのスキルベースマイノショット選択
• Authors: Shengnan An, Bo Zhou, Zeqi Lin, Qiang Fu, Bei Chen, Nanning Zheng, Weizhu Chen and Jian-Guang Lou
• Abstract要約: Skill-KNNは、文脈内学習のためのスキルベースの少ショット選択手法である。 モデルはトレーニングや微調整を必要とせず、頻繁に銀行を拡大したり変更したりするのに適している。 5つのドメイン間セマンティックパーシングデータセットと6つのバックボーンモデルによる実験結果から、Skill-KNNは既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 123.26522773708683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context learning is the paradigm that adapts large language models to downstream tasks by providing a few examples. Few-shot selection -- selecting appropriate examples for each test instance separately -- is important for in-context learning. In this paper, we propose Skill-KNN, a skill-based few-shot selection method for in-context learning. The key advantages of Skill-KNN include: (1) it addresses the problem that existing methods based on pre-trained embeddings can be easily biased by surface natural language features that are not important for the target task; (2) it does not require training or fine-tuning of any models, making it suitable for frequently expanding or changing example banks. The key insight is to optimize the inputs fed into the embedding model, rather than tuning the model itself. Technically, Skill-KNN generates the skill-based descriptions for each test case and candidate example by utilizing a pre-processing few-shot prompting, thus eliminating unimportant surface features. Experimental results across five cross-domain semantic parsing datasets and six backbone models show that Skill-KNN significantly outperforms existing methods.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト学習(in-context learning)は,大規模な言語モデルをダウンストリームタスクに適用するパラダイムである。 テストインスタンス毎に適切な例を選択することの少ない選択は、コンテキスト内学習において重要です。 本稿では,テキスト内学習のためのスキルベース少数ショット選択手法であるSkill-KNNを提案する。 skill-knnの主な利点は、(1)事前学習された埋め込みに基づく既存のメソッドが、ターゲットタスクにとって重要でない表面的自然言語特徴によって、容易にバイアスを負うことができるという問題、(2)いかなるモデルのトレーニングや微調整も必要とせず、頻繁な拡張や変更に適すること、である。 重要な洞察は、モデル自体をチューニングするのではなく、組み込みモデルに供給される入力を最適化することだ。 技術的には、skill-knnは事前処理の少ないプロンプトを利用して各テストケースと候補サンプルのスキルベース記述を生成し、重要でない表面特徴を排除している。 5つのクロスドメインセマンティクスパースデータセットと6つのバックボーンモデルによる実験結果は、skill-knnが既存のメソッドを大きく上回っていることを示している。

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