論文の概要: A Study on the Calibration of In-context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04021v4
• Date: Thu, 28 Mar 2024 03:01:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 21:12:21.953427
• Title: A Study on the Calibration of In-context Learning
• Title（参考訳）: インコンテキスト学習の校正に関する研究
• Authors: Hanlin Zhang, Yi-Fan Zhang, Yaodong Yu, Dhruv Madeka, Dean Foster, Eric Xing, Himabindu Lakkaraju, Sham Kakade,
• Abstract要約: In-context Learning (ICL) は静的言語モデルに適切なプロンプトで適応するための一般的な手法である。 また,ICL例の増加に伴い,モデルの誤校正が向上し,キャリブレーションの精度が向上することが確認された。 再校正手法について検討し,スケーリング結合キャリブレータが一貫した校正誤差を低減できることを見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.533223818505682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate uncertainty quantification is crucial for the safe deployment of machine learning models, and prior research has demonstrated improvements in the calibration of modern language models (LMs). We study in-context learning (ICL), a prevalent method for adapting static LMs through tailored prompts, and examine the balance between performance and calibration across a broad spectrum of natural language understanding and reasoning tasks. Through comprehensive experiments, we observe that, with an increasing number of ICL examples, models initially exhibit increased miscalibration before achieving better calibration and miscalibration tends to arise in low-shot settings. Moreover, we find that methods aimed at improving usability, such as fine-tuning and chain-of-thought (CoT) prompting, can lead to miscalibration and unreliable natural language explanations. Furthermore, we explore recalibration techniques and find that a scaling-binning calibrator can reduce calibration errors consistently.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの安全な展開には、正確な不確実性定量化が不可欠であり、以前の研究では、現代の言語モデル(LM)のキャリブレーションの改善が示されている。 In-context Learning (ICL) は、静的なLMを調整されたプロンプトで適応するための一般的な手法であり、自然言語理解と推論タスクの幅広い範囲にわたる性能とキャリブレーションのバランスについて検討する。 総合的な実験を通して、ICLの例が増加するにつれて、まず、キャリブレーションが向上する前に誤校正が増加し、低ショット設定で誤校正が生じる傾向にあることが観察された。 さらに, ファインチューニングやチェーン・オブ・シント(CoT)の促進など, ユーザビリティ向上を目的とした手法が, 誤校正や信頼性の低い自然言語の説明につながることが判明した。 さらに,再校正手法について検討し,スケーリング結合キャリブレータが一貫した校正誤差を低減できることを見出した。

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