論文の概要: What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04216v2
• Date: Sat, 8 Jun 2024 11:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 12:14:33.652805
• Title: What Do Language Models Learn in Context? The Structured Task Hypothesis
• Title（参考訳）: 言語モデルは文脈で何を学ぶか? : 構造的タスク仮説
• Authors: Jiaoda Li, Yifan Hou, Mrinmaya Sachan, Ryan Cotterell,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)と呼ばれるデモで提示されたインコンテキストの例から新しいタスクを学習する 一般的な仮説の一つは、タスク選択によるICLの説明である。 もう一つの一般的な仮説は、ICLはメタ学習の一形態である、すなわち、モデルが事前学習時に学習アルゴリズムを学習し、それを実演に適用する、というものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.65045443150889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit an intriguing ability to learn a novel task from in-context examples presented in a demonstration, termed in-context learning (ICL). Understandably, a swath of research has been dedicated to uncovering the theories underpinning ICL. One popular hypothesis explains ICL by task selection. LLMs identify the task based on the demonstration and generalize it to the prompt. Another popular hypothesis is that ICL is a form of meta-learning, i.e., the models learn a learning algorithm at pre-training time and apply it to the demonstration. Finally, a third hypothesis argues that LLMs use the demonstration to select a composition of tasks learned during pre-training to perform ICL. In this paper, we empirically explore these three hypotheses that explain LLMs' ability to learn in context with a suite of experiments derived from common text classification tasks. We invalidate the first two hypotheses with counterexamples and provide evidence in support of the last hypothesis. Our results suggest an LLM could learn a novel task in context via composing tasks learned during pre-training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、インコンテキスト学習(ICL)と呼ばれるデモで提示されたインコンテキストの例から新しいタスクを学習する興味深い能力を示す。 当然のことながら、ICLの根底にある理論の解明に多くの研究が費やされている。 一般的な仮説の一つは、タスク選択によるICLの説明である。 LLMはデモに基づいてタスクを特定し、それをプロンプトに一般化する。 もう一つの一般的な仮説は、ICLはメタ学習の一形態である、すなわち、モデルが事前学習時に学習アルゴリズムを学習し、それを実演に適用する、というものである。 最後に、第3の仮説では、LCMは実演を使用してICLを実行するために事前学習中に学んだタスクの合成を選択する。 本稿では,これら3つの仮説を実証的に検証し,LLMが文脈で学習する能力を説明する。 我々は、最初の2つの仮説を反例で無効化し、最後の仮説を支持する証拠を提供する。 この結果から,LLMは事前学習中に学習したタスクを合成することで,文脈において新しいタスクを学習できる可能性が示唆された。

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