論文の概要: MILE: A Mutation Testing Framework of In-Context Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04831v1
• Date: Sat, 7 Sep 2024 13:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 20:31:31.259252
• Title: MILE: A Mutation Testing Framework of In-Context Learning Systems
• Title（参考訳）: MILE: 文脈内学習システムの変異テストフレームワーク
• Authors: Zeming Wei, Yihao Zhang, Meng Sun,
• Abstract要約: ICLシステムにおけるテストデータの品質と有効性を特徴付けるための突然変異試験フレームワークを提案する。 まず、ICLの実証に特化しているいくつかの突然変異演算子と、ICLテストセットに対応する突然変異スコアを提案する。 総合的な実験により、ICLテストスイートの信頼性と品質を評価する上で、我々のフレームワークの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.419884861365132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In-context Learning (ICL) has achieved notable success in the applications of large language models (LLMs). By adding only a few input-output pairs that demonstrate a new task, the LLM can efficiently learn the task during inference without modifying the model parameters. Such mysterious ability of LLMs has attracted great research interests in understanding, formatting, and improving the in-context demonstrations, while still suffering from drawbacks like black-box mechanisms and sensitivity against the selection of examples. In this work, inspired by the foundations of adopting testing techniques in machine learning (ML) systems, we propose a mutation testing framework designed to characterize the quality and effectiveness of test data for ICL systems. First, we propose several mutation operators specialized for ICL demonstrations, as well as corresponding mutation scores for ICL test sets. With comprehensive experiments, we showcase the effectiveness of our framework in evaluating the reliability and quality of ICL test suites. Our code is available at https://github.com/weizeming/MILE.
• Abstract（参考訳）: In-context Learning (ICL)は、大規模言語モデル(LLM)の適用において顕著な成功を収めた。 新しいタスクを示す数組の入出力ペアを追加することで、LLMはモデルパラメータを変更することなく推論中にタスクを効率的に学習することができる。 LLMのこのような神秘的な能力は、ブラックボックス機構のような欠点やサンプルの選択に対する感受性に苦しむ一方で、理解、フォーマッティング、文脈内デモンストレーションの改善に大きな研究関心を惹き付けている。 本研究は、機械学習(ML)システムにおけるテスト技術の導入の基礎に着想を得て、ICLシステムにおけるテストデータの品質と有効性を特徴付けるために設計された突然変異テストフレームワークを提案する。 まず、ICLの実証に特化しているいくつかの突然変異演算子と、ICLテストセットに対応する突然変異スコアを提案する。 総合的な実験により、ICLテストスイートの信頼性と品質を評価する上で、我々のフレームワークの有効性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/weizeming/MILEで利用可能です。

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