論文の概要: The Mystery of In-Context Learning: A Comprehensive Survey on Interpretation and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00237v2
• Date: Fri, 16 Feb 2024 00:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 20:09:49.659533
• Title: The Mystery of In-Context Learning: A Comprehensive Survey on Interpretation and Analysis
• Title（参考訳）: 文脈学習の謎--解釈と分析に関する包括的調査
• Authors: Yuxiang Zhou, Jiazheng Li, Yanzheng Xiang, Hanqi Yan, Lin Gui, Yulan He
• Abstract要約: In-context Learning (ICL) 機能により、大規模な言語モデルが実演例を通じて習熟できる。 本稿では,文脈内学習の解釈と分析について,徹底的な調査を行う。 我々は,本研究が,文脈内学習の解釈のさらなる探求の基盤となると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.342945716103884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding in-context learning (ICL) capability that enables large language models (LLMs) to excel in proficiency through demonstration examples is of utmost importance. This importance stems not only from the better utilization of this capability across various tasks, but also from the proactive identification and mitigation of potential risks, including concerns regarding truthfulness, bias, and toxicity, that may arise alongside the capability. In this paper, we present a thorough survey on the interpretation and analysis of in-context learning. First, we provide a concise introduction to the background and definition of in-context learning. Then, we give an overview of advancements from two perspectives: 1) a theoretical perspective, emphasizing studies on mechanistic interpretability and delving into the mathematical foundations behind ICL; and 2) an empirical perspective, concerning studies that empirically analyze factors associated with ICL. We conclude by highlighting the challenges encountered and suggesting potential avenues for future research. We believe that our work establishes the basis for further exploration into the interpretation of in-context learning. Additionally, we have created a repository containing the resources referenced in our survey.
• Abstract（参考訳）: 実例による大規模言語モデル(llm)の能力向上を可能にする、コンテキスト内学習(icl)能力の理解は極めて重要である。 この重要性は、様々なタスクでこの能力をよりうまく利用することだけでなく、真理性、バイアス、毒性に関する懸念を含む潜在的なリスクの積極的な識別と緩和にも起因しています。 本稿では,文脈内学習の解釈と分析について,徹底的な調査を行う。 まず,コンテキスト内学習の背景と定義を簡潔に紹介する。 次に、2つの視点から進歩の概要を示す。 1)機械的解釈可能性の研究とICLの背後にある数学的基礎への展開という理論的視点 2) iclに関連する因子を実証的に分析する研究に関する経験的視点。 今後の研究に直面する課題を強調し,今後の可能性を提案する。 我々は,本研究が,文脈内学習の解釈をさらに探求する基盤となると信じている。 さらに、調査で参照されたリソースを含むレポジトリも作成しました。

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