論文の概要: Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07164v1
- Date: Fri, 14 Jul 2023 05:23:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-17 14:50:39.387104
- Title: Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models
- Title(参考訳): 大規模言語モデルにおける文脈内例検索の学習
- Authors: Liang Wang, Nan Yang, Furu Wei
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内で学習する能力を示している。
文脈内学習の有効性は、選択した例の品質に大きく依存する。
高品質なインコンテキストの例を識別可能な高密度検索を反復的に学習する新しいフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 89.21083736712764
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated their ability to learn
in-context, allowing them to perform various tasks based on a few input-output
examples. However, the effectiveness of in-context learning is heavily reliant
on the quality of the selected examples. In this paper, we propose a novel
framework to iteratively train dense retrievers that can identify high-quality
in-context examples for LLMs. Our framework initially trains a reward model
based on LLM feedback to evaluate the quality of candidate examples, followed
by knowledge distillation to train a bi-encoder based dense retriever. Our
experiments on a suite of 30 tasks demonstrate that our framework significantly
enhances in-context learning performance. Furthermore, we show the
generalization ability of our framework to unseen tasks during training. An
in-depth analysis reveals that our model improves performance by retrieving
examples with similar patterns, and the gains are consistent across LLMs of
varying sizes.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)は、コンテキスト内で学習する能力を示し、いくつかの入力出力例に基づいて様々なタスクを実行できる。
しかし、文脈内学習の有効性は、選択した例の品質に大きく依存している。
本稿では,LLMの高品質なインコンテキスト例を識別可能な高密度検索を反復的に学習するフレームワークを提案する。
まず, llmフィードバックに基づく報酬モデルを訓練し, 候補例の品質評価を行い, 次いで, bi-encoderベースの高密度検索機を訓練するための知識蒸留を行った。
30のタスクからなるスイートの実験により,本フレームワークは文脈内学習性能を著しく向上させることが示された。
さらに、トレーニング中のタスクを検知するフレームワークの一般化能力を示す。
奥行き分析により,類似したパターンのサンプルを検索することで,モデルの性能が向上し,異なるサイズのLCM間で利得が整合していることが明らかになった。
関連論文リスト
- Learning to Reduce: Optimal Representations of Structured Data in
Prompting Large Language Models [42.16047343029512]
大規模言語モデル(LLM)は汎用AIエージェントとして広く利用されている。
本稿では,入力コンテキストの縮小バージョンを生成するために,言語モデルを微調整するフレームワークであるLearning to Reduceを提案する。
入力コンテキストから関連する証拠を選択する際に,本モデルが同等の精度を達成することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T00:41:23Z) - CODIS: Benchmarking Context-Dependent Visual Comprehension for Multimodal Large Language Models [58.95889895912716]
我々は、自由形式のテキストで提供されるコンテキストを用いて視覚的理解を高めるモデルの有効性を評価するために、CODISと名付けられた新しいベンチマークを導入する。
以上の結果から,MLLMは必ずしも人体性能に劣っていることが示唆された。
このことは、MLLMが視覚を文脈依存的に理解する能力を高めることの必要性を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T08:21:12Z) - Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM
Evaluation [51.99752147380505]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を動的に評価するベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。
マルチエージェントシステムを用いて、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。
我々のフレームワークは、異なるモデル間の性能の相違を拡大し、様々なタスクで同じモデル内で性能の相違を拡大します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T03:40:06Z) - LLMaAA: Making Large Language Models as Active Annotators [32.57011151031332]
本稿では,大規模な言語モデルをアノテータとして利用し,それをアクティブな学習ループに配置して,アノテートを効率的に行うLLMaAAを提案する。
我々は、エンティティ認識と関係抽出という、2つの古典的NLPタスクの実験と分析を行う。
LLMaAAでは、LLM生成ラベルからトレーニングされたタスク固有のモデルが、数百の注釈付きサンプルで教師より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T14:54:15Z) - RetICL: Sequential Retrieval of In-Context Examples with Reinforcement Learning [53.52699766206808]
In-Context Learning (RetICL) のための検索式を提案する。
RetICLは数学用語の問題解決と科学的質問応答のタスクに基づいて評価し,一貫した性能や一致,学習可能なベースラインを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T20:15:56Z) - Unified Demonstration Retriever for In-Context Learning [56.06473069923567]
Unified Demonstration Retriever (textbfUDR)は、幅広いタスクのデモを検索する単一のモデルである。
我々は,高品質な候補を見つけるための反復的なマイニング戦略を備えたマルチタスクリストワイド・トレーニング・フレームワークを提案する。
13のタスクファミリーと複数のデータドメインにわたる30以上のタスクの実験は、UDRがベースラインを大幅に上回っていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T16:07:11Z) - ICL-D3IE: In-Context Learning with Diverse Demonstrations Updating for
Document Information Extraction [56.790794611002106]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて、文脈内学習による顕著な結果を示している。
ICL-D3IEと呼ばれるシンプルだが効果的なテキスト内学習フレームワークを提案する。
具体的には、ハードトレーニング文書から最も困難で独特なセグメントをハードデモとして抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-09T06:24:50Z) - Compositional Exemplars for In-context Learning [21.961094715261133]
大規模な事前学習言語モデル(LM)は、印象的なインコンテキスト学習(ICL)能力を示している。
本稿では,CEIL (Compositional Exemplars for In-context Learning) を提案する。
我々は、感情分析、パラフレーズ検出、自然言語推論、コモンセンス推論、オープンドメイン質問応答、コード生成、意味解析を含む7つの異なるNLPタスクから、CEILを12の分類および生成データセットで検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T14:02:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。