論文の概要: Is In-Context Learning Sufficient for Instruction Following in LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19874v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 12:39:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:08:33.090628
• Title: Is In-Context Learning Sufficient for Instruction Following in LLMs?
• Title（参考訳）: LLMにおけるインテクスト学習は指導に十分か?
• Authors: Hao Zhao, Maksym Andriushchenko, Francesco Croce, Nicolas Flammarion,
• Abstract要約: 実効性はあるものの, MT-Bench の命令微調整と比較すると, ICL とAL とのアライメントは依然として不十分であることがわかった。 我々は、我々の知識、ICLの体系的比較、低データ体制における命令追従のための命令微調整(IFT)を初めて提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.29072578390376
• License:
• Abstract: In-context learning (ICL) allows LLMs to learn from examples without changing their weights: this is a particularly promising capability for long-context LLMs that can potentially learn from many examples. Recently, Lin et al. (2024) proposed URIAL, a method using only three in-context examples to align base LLMs, achieving non-trivial instruction following performance. In this work, we show that, while effective, ICL alignment with URIAL still underperforms compared to instruction fine-tuning on the established benchmark MT-Bench, especially with more capable base LLMs. We then uncover the most relevant elements for successful in-context alignment, finding the crucial role of the decoding parameters. Based on these insights, we show that the approach of URIAL can indeed be improved by adding high-quality, potentially carefully selected via greedy search, demonstrations in context, getting closer to the performance of instruct models. Finally, we provide the first, to our knowledge, systematic comparison of ICL and instruction fine-tuning (IFT) for instruction following in the low data regime, where ICL can be a viable alternative to IFT. Overall, our work advances the understanding of ICL as an alignment technique and its relationship to IFT. We provide our code at https://github.com/tml-epfl/icl-alignment.
• Abstract（参考訳）: インコンテキスト学習(ICL)は、LLMが重みを変えずに例から学ぶことを可能にする。 最近,Lin et al (2024) が提案したURIALは,テキスト内例を3つだけ使用してベースLLMを整列させる手法で,実行後の非自明な命令を実現する。 本研究では,従来のベンチマークMT-Benchの命令微調整,特に高機能なベースLLMに比べて,URIALとのICLアライメントは依然として性能が劣っていることを示す。 次に、コンテクスト内アライメントを成功させるために最も関連性の高い要素を発見し、デコードパラメータの重要な役割を見つけます。 これらの知見に基づいて,高精細な探索,文脈における実演,インストラクションモデルの性能に近づくことによって,URIALのアプローチが実際に改善可能であることを示す。 最後に、ICLの知識、系統的な比較、IFT(インストラクションファインタニング)を低データ方式で実行し、ICLがIFTに代わる実行可能な代替手段となるようにした。 全体として、我々の研究はICLをアライメント技術として理解し、IFTとの関係を深めている。 私たちはhttps://github.com/tml-epfl/icl-alignment.comでコードを公開しています。

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