論文の概要: DETAIL: Task DEmonsTration Attribution for Interpretable In-context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14899v1
• Date: Wed, 22 May 2024 15:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 19:48:22.529201
• Title: DETAIL: Task DEmonsTration Attribution for Interpretable In-context Learning
• Title（参考訳）: DETAIL: 解釈可能なインコンテキスト学習のためのタスク記述属性
• Authors: Zijian Zhou, Xiaoqiang Lin, Xinyi Xu, Alok Prakash, Daniela Rus, Bryan Kian Hsiang Low,
• Abstract要約: インコンテキスト学習(ICL)により、トランスフォーマーベースの言語モデルでは、パラメータを更新することなく、いくつかの"タスクデモ"で特定のタスクを学習することができる。 ICLの特徴に対処する影響関数に基づく帰属手法DETAILを提案する。 ホワイトボックスモデルで得られた属性スコアがブラックボックスモデルに転送可能であることを示すことにより、モデル性能を向上させる上で、DETAILの広範な適用性を実験的に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.68193159293425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In-context learning (ICL) allows transformer-based language models that are pre-trained on general text to quickly learn a specific task with a few "task demonstrations" without updating their parameters, significantly boosting their flexibility and generality. ICL possesses many distinct characteristics from conventional machine learning, thereby requiring new approaches to interpret this learning paradigm. Taking the viewpoint of recent works showing that transformers learn in context by formulating an internal optimizer, we propose an influence function-based attribution technique, DETAIL, that addresses the specific characteristics of ICL. We empirically verify the effectiveness of our approach for demonstration attribution while being computationally efficient. Leveraging the results, we then show how DETAIL can help improve model performance in real-world scenarios through demonstration reordering and curation. Finally, we experimentally prove the wide applicability of DETAIL by showing our attribution scores obtained on white-box models are transferable to black-box models in improving model performance.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト学習(ICL)は、一般的なテキストで事前訓練されたトランスフォーマーベースの言語モデルで、パラメータを更新することなく、いくつかの"タスクデモ"で特定のタスクを素早く学習し、柔軟性と汎用性を著しく向上させる。 ICLは従来の機械学習とは異なる特徴を持つため、この学習パラダイムを解釈するための新しいアプローチが必要である。 内部オプティマイザを定式化することで変換者が文脈で学習することを示す最近の研究の視点から、ICLの特徴に対処する影響関数に基づく帰属手法DETAILを提案する。 提案手法の有効性を実証的に検証し,提案手法の有効性を検証した。 結果を活用することで、実世界のシナリオにおけるモデルパフォーマンスを改善する上で、DETAILがどのように役立つかが示される。 最後に,White-boxモデルで得られた属性スコアがブラックボックスモデルに転送可能であることを示すことにより,DETAILの広範な適用性を実験的に証明し,モデル性能を向上させる。

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