論文の概要: On the Noise Robustness of In-Context Learning for Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17264v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 12:34:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:29:46.118513
• Title: On the Noise Robustness of In-Context Learning for Text Generation
• Title（参考訳）: テキスト生成のためのインテクスト学習におけるノイズロバスト性について
• Authors: Hongfu Gao, Feipeng Zhang, Wenyu Jiang, Jun Shu, Feng Zheng, Hongxin Wei,
• Abstract要約: 本研究では、テキスト生成タスクにおいて、ノイズの多いアノテーションがテキスト内学習の性能を著しく損なうことを示す。 この問題を回避するために,LPR(Local Perplexity Ranking)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。 LPRは「騒々しい」候補者を、より清潔である可能性が高い隣人に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.59602454113563
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown impressive performance on downstream tasks by in-context learning (ICL), which heavily relies on the quality of demonstrations selected from a large set of annotated examples. Recent works claim that in-context learning is robust to noisy demonstrations in text classification. In this work, we show that, on text generation tasks, noisy annotations significantly hurt the performance of in-context learning. To circumvent the issue, we propose a simple and effective approach called Local Perplexity Ranking (LPR), which replaces the "noisy" candidates with their nearest neighbors that are more likely to be clean. Our method is motivated by analyzing the perplexity deviation caused by noisy labels and decomposing perplexity into inherent perplexity and matching perplexity. Our key idea behind LPR is thus to decouple the matching perplexity by performing the ranking among the neighbors in semantic space. Our approach can prevent the selected demonstrations from including mismatched input-label pairs while preserving the effectiveness of the original selection methods. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of LPR, improving the EM score by up to 18.75 on common benchmarks with noisy annotations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、大量の注釈付き例から選択したデモの品質に大きく依存する、コンテキスト内学習 (ICL) による下流タスクにおける印象的なパフォーマンスを示している。 最近の研究は、テキスト分類において、コンテキスト内学習はノイズの多い実演に対して堅牢であると主張している。 本研究では,テキスト生成タスクにおいて,ノイズの多いアノテーションがテキスト内学習の性能を著しく損なうことを示す。 この問題を回避するため、我々は「ノイズの多い」候補者を、よりクリーンになりやすい近隣住民に置き換える、ローカル・パープレキシティ・ランキング(LPR)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。 本手法は, ノイズラベルによるパープレキシティ偏差を解析し, パープレキシティを固有パープレキシティに分解し, パープレキシティに一致するパープレキシティを求める。 したがって、LPRの背後にある重要な考え方は、セマンティック空間において隣人の間でランク付けを行うことによって、マッチングの難易度を分離することである。 提案手法では,提案手法の有効性を保ちつつ,入力ラベルのペアが一致していない場合を防止する。 大規模な実験はLPRの有効性を実証し、ノイズのあるアノテーションを持つ一般的なベンチマークにおいて、EMスコアを最大18.75まで改善した。

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