論文の概要: In-Context Learning as Nonparametric Conditional Probability Estimation: Risk Bounds and Optimality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08673v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 10:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.607442
• Title: In-Context Learning as Nonparametric Conditional Probability Estimation: Risk Bounds and Optimality
• Title（参考訳）: 非パラメトリック条件確率推定としてのインコンテキスト学習:リスク境界と最適性
• Authors: Chenrui Liu, Falong Tan, Chuanlong Xie, Yicheng Zeng, Lixing Zhu,
• Abstract要約: 我々は各タスクをラベル付き例のシーケンスとして形式化し、次にクエリ入力を行い、事前訓練されたモデルがクエリの条件付きクラス確率を推定する。 予測余剰リスクは、予測された条件クラス分布と真条件クラス分布の間の平均トラルバック・リーブラー(KL)偏差として定義される。 我々は、このリスクに対して、KLの発散に基づく新しいオラクルの不等式を、マルチクラス分類において確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.893068784551879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the expected excess risk of in-context learning (ICL) for multiclass classification. We formalize each task as a sequence of labeled examples followed by a query input; a pretrained model then estimates the query's conditional class probabilities. The expected excess risk is defined as the average truncated Kullback-Leibler (KL) divergence between the predicted and true conditional class distributions over a specified family of tasks. We establish a new oracle inequality for this risk, based on KL divergence, in multiclass classification. This yields tight upper and lower bounds for transformer-based models, showing that the ICL estimator achieves the minimax optimal rate (up to logarithmic factors) for conditional probability estimation. From a technical standpoint, our results introduce a novel method for controlling generalization error via uniform empirical entropy. We further demonstrate that multilayer perceptrons (MLPs) can also perform ICL and attain the same optimal rate (up to logarithmic factors) under suitable assumptions, suggesting that effective ICL need not be exclusive to transformer architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチクラス分類におけるテキスト内学習(ICL)の過剰なリスクについて検討する。 我々は各タスクをラベル付き例のシーケンスとして形式化し、次にクエリ入力を行い、事前訓練されたモデルがクエリの条件付きクラス確率を推定する。 予測余剰リスクは、特定のタスクの族上の予測クラスと真の条件クラス分布の間の平均的切り離されたクルバック・リーバー(KL)のばらつきとして定義される。 我々は、このリスクに対して、KLの発散に基づく新しいオラクルの不等式を、マルチクラス分類において確立する。 これにより、変換器モデルに対する上と下の境界が強くなり、ICL推定器が条件付き確率推定の最小値(対数因子まで)を達成することが示される。 技術的観点から,一様経験的エントロピーによる一般化誤差を制御する新しい手法を提案する。 さらに、多層パーセプトロン(MLP)は、適切な仮定の下でICLを実行し、同じ最適率(対数因子まで)を達成することができることを実証し、効果的なICLはトランスフォーマーアーキテクチャに排他的である必要はないことを示唆する。

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