論文の概要: In-Context Learning Learns Label Relationships but Is Not Conventional Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12375v4
• Date: Wed, 13 Mar 2024 15:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:18.499817
• Title: In-Context Learning Learns Label Relationships but Is Not Conventional Learning
• Title（参考訳）: ラベル関係を学習するIn-Context Learning 学び
• Authors: Jannik Kossen, Yarin Gal, Tom Rainforth
• Abstract要約: 大規模言語モデルの文脈内学習(ICL)能力について、現時点では合意が得られていない。 ICLがラベル情報をどのように活用するかという新たな洞察を提供し、機能と制限の両方を明らかにします。 実験の結果, ICLの予測はコンテキスト内ラベルにほぼ常に依存しており, ICLはコンテキスト内における真に新しいタスクを学習できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.891931501449726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The predictions of Large Language Models (LLMs) on downstream tasks often improve significantly when including examples of the input--label relationship in the context. However, there is currently no consensus about how this in-context learning (ICL) ability of LLMs works. For example, while Xie et al. (2021) liken ICL to a general-purpose learning algorithm, Min et al. (2022) argue ICL does not even learn label relationships from in-context examples. In this paper, we provide novel insights into how ICL leverages label information, revealing both capabilities and limitations. To ensure we obtain a comprehensive picture of ICL behavior, we study probabilistic aspects of ICL predictions and thoroughly examine the dynamics of ICL as more examples are provided. Our experiments show that ICL predictions almost always depend on in-context labels and that ICL can learn truly novel tasks in-context. However, we also find that ICL struggles to fully overcome prediction preferences acquired from pre-training data and, further, that ICL does not consider all in-context information equally.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクにおけるLarge Language Models(LLM)の予測は、文脈における入力-ラベル関係の例を含むと、しばしば大幅に改善される。 しかし、LLMのこのコンテキスト内学習(ICL)機能がどのように機能するかについては、現時点では合意が得られていない。 例えば、Xie et al (2021) はICLを汎用学習アルゴリズムに例えたが、Min et al (2022) はICLは文脈内例からラベル関係を学ばないと主張している。 本稿では,ICLがラベル情報をどのように活用するかという新たな知見を提供し,その能力と限界を明らかにする。 ICLの挙動を網羅的に把握するために、ICL予測の確率論的側面を調査し、より多くの事例が提供されるにつれてICCのダイナミクスを徹底的に検証する。 実験の結果, ICLの予測はコンテキスト内ラベルにほぼ常に依存しており, ICLはコンテキスト内における真に新しいタスクを学習できることがわかった。 しかし、ICLは事前学習データから得られる予測嗜好を完全に克服するのに苦労しており、さらに、ICLがすべてのコンテキスト内情報を等しく考慮していないことも判明した。

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