論文の概要: Rectifying Demonstration Shortcut in In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09488v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 15:30:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 19:57:52.443876
• Title: Rectifying Demonstration Shortcut in In-Context Learning
• Title（参考訳）: 文脈内学習における実証的ショートカットの定式化
• Authors: Joonwon Jang, Sanghwan Jang, Wonbin Kweon, Minjin Jeon, Hwanjo Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ICL(In-context Learning)能力を利用したいくつかのデモで、様々なタスクを解くことができる。 LLMは、ICL予測を進めるために、インプット-ラベル関係よりも、事前に訓練されたデモのセマンティック先行に頼っていることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.08431909212102
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are able to solve various tasks with only a few demonstrations utilizing their in-context learning (ICL) abilities. However, LLMs often rely on their pre-trained semantic priors of demonstrations rather than on the input-label relationships to proceed with ICL prediction. In this work, we term this phenomenon as the `Demonstration Shortcut'. While previous works have primarily focused on improving ICL prediction results for predefined tasks, we aim to rectify the Demonstration Shortcut, thereby enabling the LLM to effectively learn new input-label relationships from demonstrations. To achieve this, we introduce In-Context Calibration, a demonstration-aware calibration method. We evaluate the effectiveness of the proposed method in two settings: (1) the Original ICL Task using the standard label space and (2) the Task Learning setting, where the label space is replaced with semantically unrelated tokens. In both settings, In-Context Calibration demonstrates substantial improvements, with results generalized across three LLM families (OPT, GPT, and Llama2) under various configurations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ICL(In-context Learning)能力を利用したいくつかのデモで、様々なタスクを解くことができる。 しかし、LCMはICL予測を進めるために、インプット-ラベル関係よりも、事前に訓練されたデモのセマンティック先行に頼っていることが多い。 本研究では,この現象を「実証ショートカット」と呼ぶ。 従来の研究は主に、事前定義されたタスクに対するICL予測結果の改善に重点を置いているが、我々はデモから新たなインプット-ラベル関係を効果的に学習できるように、Demonstration Shortcutの修正を目指している。 これを実現するために,実証対応キャリブレーション手法であるIn-Context Calibrationを導入する。 提案手法の有効性を,(1)標準ラベル空間を用いたオリジナルICLタスク,(2)意味不明なトークンでラベル空間を置き換えるタスク学習設定の2つの設定で評価する。 どちらの設定でも、In-Context Calibrationは大幅に改善され、様々な構成で3つのLLMファミリ(OPT、GPT、Llama2)にまたがって結果が一般化される。

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