論文の概要: In-Context Learning Functions with Varying Number of Minima

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12538v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 08:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 11:38:08.473057
• Title: In-Context Learning Functions with Varying Number of Minima
• Title（参考訳）: 最小値の変数を持つ文脈内学習関数
• Authors: David Oniani, Yanshan Wang
• Abstract要約: 最小値の異なる関数を近似する新しいタスクを提案する。 ミニマの数が増加するとICL性能が低下することがわかった。 同時に、我々はICLが2層ニューラルネットワーク(2NN)モデルより優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3268674937926224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have proven effective at In-Context Learning (ICL), an ability that allows them to create predictors from labeled examples. Few studies have explored the interplay between ICL and specific properties of functions it attempts to approximate. In our study, we use a formal framework to explore ICL and propose a new task of approximating functions with varying number of minima. We implement a method that allows for producing functions with given inputs as minima. We find that increasing the number of minima degrades ICL performance. At the same time, our evaluation shows that ICL outperforms 2-layer Neural Network (2NN) model. Furthermore, ICL learns faster than 2NN in all settings. We validate the findings through a set of few-shot experiments across various hyperparameter configurations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ラベル付き例から予測子を作成することができるICL(In-Context Learning)で有効であることが証明されている。 ICLと近似しようとする関数の特定の性質との相互作用について研究する研究はほとんどない。 そこで本研究では,ICLの探索に公式なフレームワークを用い,様々な最小値の関数を近似する新しいタスクを提案する。 与えられた入力をミニマとして関数を生成できる手法を実装した。 ミニマ数の増加はiclのパフォーマンスを低下させる。 同時に、我々はICLが2層ニューラルネットワーク(2NN)モデルより優れていることを示した。 さらに、ICLはすべての設定で2NNよりも高速に学習する。 本研究は, 種々のハイパーパラメータ構成における数発の撮影実験を通して, 実験結果を検証した。

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