論文の概要: How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08391v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 15:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 09:03:05.089988
• Title: How Many Pretraining Tasks Are Needed for In-Context Learning of Linear Regression?
• Title（参考訳）: 線形回帰の文脈学習に必要な事前学習課題はいくつあるか?
• Authors: Jingfeng Wu, Difan Zou, Zixiang Chen, Vladimir Braverman, Quanquan Gu, Peter L. Bartlett
• Abstract要約: 様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示す。 線形回帰のための線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルの事前学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 98.44739214880573
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers pretrained on diverse tasks exhibit remarkable in-context learning (ICL) capabilities, enabling them to solve unseen tasks solely based on input contexts without adjusting model parameters. In this paper, we study ICL in one of its simplest setups: pretraining a linearly parameterized single-layer linear attention model for linear regression with a Gaussian prior. We establish a statistical task complexity bound for the attention model pretraining, showing that effective pretraining only requires a small number of independent tasks. Furthermore, we prove that the pretrained model closely matches the Bayes optimal algorithm, i.e., optimally tuned ridge regression, by achieving nearly Bayes optimal risk on unseen tasks under a fixed context length. These theoretical findings complement prior experimental research and shed light on the statistical foundations of ICL.
• Abstract（参考訳）: 様々なタスクで事前訓練されたトランスフォーマーは、顕著なインコンテキスト学習(ICL)能力を示し、モデルパラメータを調整することなく、入力コンテキストのみに基づいて見えないタスクを解決できる。 本稿では,線形パラメータ化単一層線形アテンションモデルをガウス先行の線形回帰のために事前学習する,最も簡単な構成の1つとしてICLについて検討する。 注意モデル事前学習に縛られた統計的タスクの複雑性を確立し、有効事前学習には少数の独立したタスクしか必要としないことを示す。 さらに,事前学習したモデルがベイズ最適アルゴリズム,すなわち最適調整リッジ回帰と密接に一致し,一定のコンテキスト長の未学習タスクに対するベイズ最適リスクをほぼ達成できることを証明した。 これらの理論的な発見は、以前の実験研究を補完し、iclの統計的基礎に光を当てた。

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