論文の概要: Unlocking In-Context Learning for Natural Datasets Beyond Language Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06256v2
• Date: Wed, 25 Jun 2025 16:21:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-26 14:36:55.172875
• Title: Unlocking In-Context Learning for Natural Datasets Beyond Language Modelling
• Title（参考訳）: 言語モデリングを超えた自然データセットのための文脈内学習のアンロック
• Authors: Jelena Bratulić, Sudhanshu Mittal, David T. Hoffmann, Samuel Böhm, Robin Tibor Schirrmeister, Tonio Ball, Christian Rupprecht, Thomas Brox,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は文脈学習(ICL)を示す ICLは自然言語のタスクやドメインに対して高速な適応を提供するが、テキスト以外のモダリティに対しては、その出現は簡単ではない。 ICLの重要な要素として、トレーニングデータ列における正確なトークン反復を同定する。 我々は、様々なビジュアルデータセットのためのICL機能をアンロックし、より困難な脳波分類タスクを、数ショットの学習システムで実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.36879079951306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) exhibit In-Context Learning (ICL), which enables the model to perform new tasks conditioning only on the examples provided in the context without updating the model's weights. While ICL offers fast adaptation across natural language tasks and domains, its emergence is less straightforward for modalities beyond text. In this work, we systematically uncover properties present in LLMs that support the emergence of ICL for autoregressive models and various modalities by promoting the learning of the needed mechanisms for ICL. We identify exact token repetitions in the training data sequences as an important factor for ICL. Such repetitions further improve stability and reduce transiency in ICL performance. Moreover, we emphasise the significance of training task difficulty for the emergence of ICL. Finally, by applying our novel insights on ICL emergence, we unlock ICL capabilities for various visual datasets and a more challenging EEG classification task in a few-shot learning regime.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、モデルの重みを更新することなく、コンテキストで提供される例にのみ依存する新しいタスクを実行することができる、インコンテキスト学習(ICL)を提供する。 ICLは自然言語のタスクやドメインに対して高速な適応を提供するが、テキスト以外のモダリティに対しては、その出現は簡単ではない。 本研究は,自己回帰モデルにおけるICLの出現を支えるLCMに存在する特性を,ICLに必要なメカニズムの学習を促進することによって体系的に明らかにするものである。 ICLの重要な要素として、トレーニングデータ列における正確なトークン反復を同定する。 このような繰り返しにより安定性が向上し、ICL性能の透明性が低下する。 さらに,ICLの出現にともなう訓練課題の難易度の重要性を強調した。 最後に、ICLの出現に関する新たな知見を適用することで、さまざまな視覚データセットに対するICL機能と、数ショットの学習体制におけるより困難な脳波分類タスクを解放する。

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