論文の概要: Learning to Retrieve In-Context Examples for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07164v2
• Date: Fri, 26 Jan 2024 07:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 18:10:12.872227
• 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）: 69.9707552694766
• 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. The code and data are available at https://github.com/microsoft/LMOps/tree/main/llm_retriever .
• 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ドルのタスクスイートの実験は、私たちのフレームワークがコンテキスト内学習のパフォーマンスを大幅に向上することを示しています。 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。 コードとデータはhttps://github.com/microsoft/LMOps/tree/main/llm_retrieverで公開されている。

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