論文の概要: Is In-Context Learning a Type of Error-Driven Learning? Evidence from the Inverse Frequency Effect in Structural Priming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18501v2
• Date: Tue, 06 May 2025 20:39:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-08 19:07:35.698382
• Title: Is In-Context Learning a Type of Error-Driven Learning? Evidence from the Inverse Frequency Effect in Structural Priming
• Title（参考訳）: 文脈内学習は誤り駆動学習の一種か? : 構造プライミングにおける逆周波数効果からの証拠
• Authors: Zhenghao Zhou, Robert Frank, R. Thomas McCoy,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)の創発的能力を示している。 ある研究の行は、ICLは、エラー駆動学習機構の一種である降下勾配と機能的に等価であると主張している。 我々は、ICLがエラー駆動学習を機能的に実行しているかどうかを診断する新しい方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.408190458163885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown the emergent capability of in-context learning (ICL). One line of research has claimed that ICL is functionally equivalent to gradient descent, a type of error-driven learning mechanism. In this paper, we introduce a new way of diagnosing whether ICL is functionally performing error-driven learning. Our approach is based on the inverse frequency effect (IFE) -- a phenomenon in which an agent's behavior is influenced to a greater degree when presented with improbable examples as compared to more likely ones. The IFE has previously been identified in psycholinguistics where humans exhibit the IFE in the context of structural priming (the tendency for people to produce sentence structures they have encountered recently). In that context, the IFE has been used as evidence that human structural priming must involve error-driven learning mechanisms. In our experiments, we simulated structural priming with ICL and found that LLMs indeed display the IFE, with the effect being stronger in larger models. We conclude that at least in the case we studied, ICL is indeed a type of error-driven learning, supporting the hypothesis that an error signal is implicitly computed in the forward pass during ICL. Our results suggest that both humans and LLMs make use of error-driven processing mechanisms in on-line processing.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習(ICL)の創発的能力を示している。 ある研究の行は、ICLは、エラー駆動学習機構の一種である勾配降下と機能的に等価であると主張している。 本稿では、ICLがエラー駆動学習を機能的に実行しているかどうかを診断する新しい方法を提案する。 我々のアプローチは、逆周波数効果(IFE)に基づいており、エージェントの振る舞いが、より可能性の高いものと比較して、不可能な例で示されるとき、より大きな程度に影響される現象である。 IFEは、人間が構造的プライミング(最近遭遇した文構造を作る傾向)の文脈でIFEを示す精神言語学で同定されている。 この文脈では、IFEは人間の構造的プライミングがエラー駆動学習機構を含む必要があるという証拠として使われてきた。 実験では, 構造プライミングをICLでシミュレーションし, LLMはIFEを実際に表示し, より大きなモデルでは強い効果を示した。 我々は、少なくとも私たちが研究したケースでは、ICLは確かにエラー駆動学習の一種であり、ICLの間、エラー信号がフォワードパスで暗黙的に計算されるという仮説を支持していると結論付けた。 この結果から,人間とLLMの両方がオンライン処理においてエラー駆動処理機構を利用していることが示唆された。

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