論文の概要: Comparable Demonstrations are Important in In-Context Learning: A Novel Perspective on Demonstration Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07476v2
• Date: Tue, 9 Jan 2024 10:08:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 19:09:12.656853
• Title: Comparable Demonstrations are Important in In-Context Learning: A Novel Perspective on Demonstration Selection
• Title（参考訳）: 文脈学習において比較可能な演目は重要である:演目選択の新しい視点
• Authors: Caoyun Fan, Jidong Tian, Yitian Li, Hao He, Yaohui Jin
• Abstract要約: In-Context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)をダウンストリームタスクに適用するための重要なパラダイムである。 本研究は、ICLのメカニズムを新しい視点から検討し、ICLの実証選択戦略についてより深い知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.29452683679149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-Context Learning (ICL) is an important paradigm for adapting Large Language Models (LLMs) to downstream tasks through a few demonstrations. Despite the great success of ICL, the limitation of the demonstration number may lead to demonstration bias, i.e. the input-label mapping induced by LLMs misunderstands the task's essence. Inspired by human experience, we attempt to mitigate such bias through the perspective of the inter-demonstration relationship. Specifically, we construct Comparable Demonstrations (CDs) by minimally editing the texts to flip the corresponding labels, in order to highlight the task's essence and eliminate potential spurious correlations through the inter-demonstration comparison. Through a series of experiments on CDs, we find that (1) demonstration bias does exist in LLMs, and CDs can significantly reduce such bias; (2) CDs exhibit good performance in ICL, especially in out-of-distribution scenarios. In summary, this study explores the ICL mechanisms from a novel perspective, providing a deeper insight into the demonstration selection strategy for ICL.
• Abstract（参考訳）: In-Context Learning(ICL)は、大規模言語モデル(LLM)をダウンストリームタスクに適用するための重要なパラダイムである。 ICLの大きな成功にもかかわらず、デモ番号の制限は、デモバイアス、すなわちLSMによって誘導される入力ラベルマッピングがタスクの本質を誤解する可能性がある。 人的経験から着想を得た我々は,実証間関係の観点から,そのようなバイアスを緩和しようと試みる。 具体的には、テキストを最小限に編集して対応するラベルを反転させることで、タスクの本質を強調し、デモ間比較によって潜在的に刺激的な相関を排除し、比較可能なデモ(CD)を構築する。 一連の実験により,(1)LCMにはデモバイアスが存在し,(2)CDはICL,特にアウト・オブ・ディストリビューションのシナリオにおいて優れた性能を示す。 要約すると,本研究では新しい視点からicl機構を探索し,iclのデモンストレーション選択戦略について深い洞察を与える。

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