論文の概要: Learning Task Representations from In-Context Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05390v1
• Date: Sat, 08 Feb 2025 00:16:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:34:58.845173
• Title: Learning Task Representations from In-Context Learning
• Title（参考訳）: 文脈内学習によるタスク表現の学習
• Authors: Baturay Saglam, Zhuoran Yang, Dionysis Kalogerias, Amin Karbasi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習において顕著な習熟性を示している。 ICLプロンプトにおけるタスク情報をアテンションヘッドの関数として符号化するための自動定式化を導入する。 提案手法の有効性は,最後の隠れ状態の分布と最適に実行されたテキスト内学習モデルとの整合性に起因していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.72066284711462
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable proficiency in in-context learning (ICL), where models adapt to new tasks through example-based prompts without requiring parameter updates. However, understanding how tasks are internally encoded and generalized remains a challenge. To address some of the empirical and technical gaps in the literature, we introduce an automated formulation for encoding task information in ICL prompts as a function of attention heads within the transformer architecture. This approach computes a single task vector as a weighted sum of attention heads, with the weights optimized causally via gradient descent. Our findings show that existing methods fail to generalize effectively to modalities beyond text. In response, we also design a benchmark to evaluate whether a task vector can preserve task fidelity in functional regression tasks. The proposed method successfully extracts task-specific information from in-context demonstrations and excels in both text and regression tasks, demonstrating its generalizability across modalities. Moreover, ablation studies show that our method's effectiveness stems from aligning the distribution of the last hidden state with that of an optimally performing in-context-learned model.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、パラメータ更新を必要とせず、サンプルベースのプロンプトを通じて新しいタスクに適応するICL(In-context Learning)において、顕著な習熟性を示している。 しかし、タスクが内部的にエンコードされ、一般化される方法を理解することは、依然として課題である。 文献における経験的・技術的ギャップに対処するため,ICLプロンプトにおけるタスク情報のエンコードのための自動定式化をトランスフォーマーアーキテクチャ内の注目点の関数として導入する。 このアプローチは、重み付けされたアテンションヘッドの和として単一のタスクベクトルを計算し、重み付けは勾配降下によって因果的に最適化される。 その結果,既存の手法ではテキスト以外のモダリティを効果的に一般化できないことがわかった。 また,タスクベクトルが機能的回帰タスクのタスク忠実性を維持することができるかどうかを評価するためのベンチマークを設計する。 提案手法は,テキスト中の実演からタスク固有の情報を抽出し,テキストと回帰タスクの両方を抽出し,モダリティ間の一般化性を実証する。 さらに,本手法の有効性は,最終隠れ状態の分布と最適に実行されたテキスト内学習モデルとの整合性に起因していることを示す。

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