論文の概要: In-Context Exemplars as Clues to Retrieving from Large Associative Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03498v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 21:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:27:44.111789
• Title: In-Context Exemplars as Clues to Retrieving from Large Associative Memory
• Title（参考訳）: 大規模連想記憶から取り出すためのインコンテキスト・エクササイズ
• Authors: Jiachen Zhao
• Abstract要約: インコンテキスト学習(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)がトレーニングなしでインコンテキストの例からパターンを学習することを可能にする。 文脈内学習の仕組みの理解が欠如しているため、模範をどう選ぶかはいまだ不明である。 本研究は、メモリ検索に接続することで、ICLのメカニズムに新たな光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2952137350423816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have made remarkable progress in natural language processing. The most representative ability of LLMs is in-context learning (ICL), which enables LLMs to learn patterns from in-context exemplars without training. The performance of ICL greatly depends on the exemplars used. However, how to choose exemplars remains unclear due to the lack of understanding of how in-context learning works. In this paper, we present a novel perspective on ICL by conceptualizing it as contextual retrieval from a model of associative memory. We establish a theoretical framework of ICL based on Hopfield Networks. Based on our framework, we look into how in-context exemplars influence the performance of ICL and propose more efficient active exemplar selection. Our study sheds new light on the mechanism of ICL by connecting it to memory retrieval, with potential implications for advancing the understanding of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 近年,自然言語処理において大規模言語モデル(llm)が著しく進歩している。 llmの最も代表的な能力は、インコンテキスト学習(icl)であり、トレーニングなしで、インコンテキストの例からパターンを学習できる。 ICLの性能は、使用される例に大きく依存する。 しかし、文脈内学習の仕組みの理解が欠如しているため、模範をどう選ぶかは定かではない。 本稿では,連想記憶モデルからの文脈検索を概念化し,ICLに関する新たな視点を示す。 ホップフィールドネットワークに基づくICLの理論的枠組みを確立する。 このフレームワークに基づき,インコンテキストの例題が icl のパフォーマンスにどのように影響を与えるかを検討し,より効率的な例題選択を提案する。 本研究は、メモリ検索に接続することで、ICLのメカニズムに新たな光を当て、LCMの理解を促進する可能性がある。

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