論文の概要: In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11624v5
• Date: Sat, 23 Mar 2024 16:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 01:55:44.252253
• Title: In-context Learning with Retrieved Demonstrations for Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いたインコンテクスト学習 : 調査
• Authors: Man Luo, Xin Xu, Yue Liu, Panupong Pasupat, Mehran Kazemi,
• Abstract要約: インコンテクスト学習者(ICL)は入力コンテキストでのデモを少しだけ行うだけで、新しいタスクに適応できる。 最近の開発では、固定された一連のデモを使う代わりに、各入力クエリに合わせたデモを検索する。 本稿では,検索モデル,検索訓練手順,推論アルゴリズムの異なる設計選択について論じ,比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.24271704145876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models, especially pre-trained large language models, have showcased remarkable abilities as few-shot in-context learners (ICL), adept at adapting to new tasks with just a few demonstrations in the input context. However, the model's ability to perform ICL is sensitive to the choice of the few-shot demonstrations. Instead of using a fixed set of demonstrations, one recent development is to retrieve demonstrations tailored to each input query. The implementation of demonstration retrieval is relatively straightforward, leveraging existing databases and retrieval systems. This not only improves the efficiency and scalability of the learning process but also has been shown to reduce biases inherent in manual example selection. In light of the encouraging results and growing research in ICL with retrieved demonstrations, we conduct an extensive review of studies in this area. In this survey, we discuss and compare different design choices for retrieval models, retrieval training procedures, and inference algorithms.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル、特に訓練済みの大規模言語モデルでは、入力コンテキストでいくつかのデモを行うだけで、新しいタスクに適応できる少数のインコンテキスト学習者(ICL)として顕著な能力を発揮している。 しかし、モデルがICLを実行する能力は、数発のデモの選択に敏感である。 最近の開発では、固定された一連のデモを使う代わりに、各入力クエリに合わせたデモを検索する。 実演検索の実装は比較的簡単で,既存のデータベースや検索システムを活用している。 これは学習プロセスの効率性とスケーラビリティを向上するだけでなく、手作業によるサンプル選択に固有のバイアスを低減することも示されている。 実証実験によるICLの研究が活発化していることを踏まえ,本分野の研究を幅広く検討する。 本研究では,検索モデル,検索訓練手順,推論アルゴリズムの異なる設計選択について検討し,比較する。

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