رؤى - Maschinelles Lernen Sprachverarbeitung - # In-Context-Sampling für LLMs mit wenigen Beispielen

Effizientes In-Context-Sampling zur Verbesserung der Leistung von LLMs bei wenigen Beispielen

Q: Wie kann ICS für andere Arten von Aufgaben als NLI und Commonsense-Fragen angewendet werden?

In der Studie wurde gezeigt, dass das In-Context Sampling (ICS) Paradigma eine effektive Methode ist, um die Leistung von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, insbesondere in Bezug auf die Vorhersagegenauigkeit. Diese Technik kann auch auf andere Arten von Aufgaben angewendet werden, die eine ähnliche Struktur von In-Context Learning (ICL) erfordern. Zum Beispiel könnten Aufgaben wie maschinelles Übersetzen, Bildbeschreibung oder sogar spezialisierte Domänen wie medizinische Diagnosen von ICS profitieren. Indem verschiedene Demonstrationen ausgewählt und in den Prompt-Inputs verwendet werden, können LLMs besser auf spezifische Aufgaben vorbereitet werden, die über einfache NLI- oder Commonsense-Fragen hinausgehen.

Q: Wie können modellbasierte Strategien für das Sampling von Demonstrationsbeispielen und das Augmentieren von Prompts in ICS integriert werden?

Modellbasierte Strategien für das Sampling von Demonstrationsbeispielen und das Augmentieren von Prompts können in das ICS-Paradigma integriert werden, um die Effektivität und Effizienz der LLMs weiter zu verbessern. Diese Strategien könnten auf der Unsicherheit des Modells basieren, um die relevantesten Beispiele auszuwählen, die zur Verbesserung der Vorhersage beitragen. Zum Beispiel könnten Techniken wie Active Learning verwendet werden, um die Beispiele auszuwählen, die das Modell am meisten verbessern könnten. Durch die Integration solcher modellbasierten Strategien in den ICS-Prozess können LLMs gezielter trainiert und optimiert werden, um bessere Leistungen zu erzielen.

Q: Wie kann ICS genutzt werden, um LLMs in ressourcenarmen Szenarien mit wenigen Expertenlabels iterativ zu verfeinern?

ICS kann in ressourcenarmen Szenarien mit wenigen Expertenlabels eingesetzt werden, um LLMs iterativ zu verfeinern, indem es eine effiziente Methode zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bietet. Durch die Auswahl und Integration verschiedener Demonstrationen in die Prompt-Inputs können LLMs kontinuierlich trainiert und verbessert werden, auch wenn nur begrenzte Expertenlabels verfügbar sind. Dies ermöglicht es, die Modelle schrittweise anzupassen und zu optimieren, um bessere Leistungen zu erzielen, ohne auf umfangreiche externe Daten oder Annotationen angewiesen zu sein. ICS bietet somit eine flexible und effektive Möglichkeit, LLMs in ressourcenarmen Szenarien zu nutzen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.

المفاهيم الأساسية

Durch das Augmentieren mehrerer In-Context-Lernprompts können die Vorhersagen von LLMs zuverlässiger und genauer werden, auch bei geringen Ressourcen.

الملخص

Dieser Artikel präsentiert eine neue Methode namens In-Context-Sampling (ICS), um die Leistung von Großen Sprachmodellen (LLMs) bei wenigen Beispielen zu verbessern.

Die Kernidee ist, dass verschiedene In-Context-Lernprompts (ICL) LLMs unterschiedliches implizites Wissen über eine Aufgabe vermitteln können. Daher schlägt der Artikel vor, mehrere ICL-Prompts zu generieren und die Vorhersagen daraus zu kombinieren, um eine zuverlässigere und genauere Vorhersage zu erhalten.

Der Artikel beschreibt den ICS-Prozess in drei Schritten:

Auswahl repräsentativer Demonstrationsbeispiele
Erstellung verschiedener ICL-Prompts aus den ausgewählten Beispielen und Erfassung der Vorhersagen
Bestimmung der zuversichtlichsten Vorhersage durch Abstimmung

Der Artikel evaluiert ICS auf fünf Datensätzen mit drei LLMs und zeigt, dass ICS die Leistung konsistent verbessern kann, insbesondere für die Modelle Mistral-7B und Mixtral-8x7B. Darüber hinaus untersucht der Artikel drei datenbasierte ICS-Strategien, die die Leistung weiter steigern können.

Insgesamt demonstriert der Artikel, dass ICS ein vielversprechender Ansatz ist, um die Fähigkeiten von LLMs bei Aufgaben mit wenigen Beispielen besser auszuschöpfen, was für viele Anwendungen in der Praxis relevant sein kann.

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الإحصائيات

Die Genauigkeit von FLAN-T5-XL auf dem Contract-NLI-Datensatz ist extrem schlecht.
ICS kann die Vorhersagegenauigkeit von Mistral-7B um mehr als 9% auf e-SNLI und zweistellig auf Contract-NLI verbessern.
Die Leistungsverbesserung durch ICS-Strategien ist umgekehrt proportional zur Schwierigkeit der Aufgabe.

اقتباسات

"Können wir nicht mehrere Prompts zusammen entwerfen und nutzen, um die Leistung von LLMs weiter zu verbessern?"
"Verschiedene ICL-Demonstrationen vermitteln LLMs unterschiedliches implizites Wissen über die Aufgabe, was zu unterschiedlichen Vorhersagen für dieselben Daten führen kann."

الرؤى الأساسية المستخلصة من

More Samples or More Prompts? Exploring Effective In-Context Sampling for LLM Few-Shot Prompt Engineering

by Bingsheng Ya... في arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09782.pdf

More Samples or More Prompts? Exploring Effective In-Context Sampling for LLM Few-Shot Prompt Engineering

استفسارات أعمق

Wie kann ICS für andere Arten von Aufgaben als NLI und Commonsense-Fragen angewendet werden?

In der Studie wurde gezeigt, dass das In-Context Sampling (ICS) Paradigma eine effektive Methode ist, um die Leistung von Large Language Models (LLMs) zu verbessern, insbesondere in Bezug auf die Vorhersagegenauigkeit. Diese Technik kann auch auf andere Arten von Aufgaben angewendet werden, die eine ähnliche Struktur von In-Context Learning (ICL) erfordern. Zum Beispiel könnten Aufgaben wie maschinelles Übersetzen, Bildbeschreibung oder sogar spezialisierte Domänen wie medizinische Diagnosen von ICS profitieren. Indem verschiedene Demonstrationen ausgewählt und in den Prompt-Inputs verwendet werden, können LLMs besser auf spezifische Aufgaben vorbereitet werden, die über einfache NLI- oder Commonsense-Fragen hinausgehen.

Wie können modellbasierte Strategien für das Sampling von Demonstrationsbeispielen und das Augmentieren von Prompts in ICS integriert werden?

Modellbasierte Strategien für das Sampling von Demonstrationsbeispielen und das Augmentieren von Prompts können in das ICS-Paradigma integriert werden, um die Effektivität und Effizienz der LLMs weiter zu verbessern. Diese Strategien könnten auf der Unsicherheit des Modells basieren, um die relevantesten Beispiele auszuwählen, die zur Verbesserung der Vorhersage beitragen. Zum Beispiel könnten Techniken wie Active Learning verwendet werden, um die Beispiele auszuwählen, die das Modell am meisten verbessern könnten. Durch die Integration solcher modellbasierten Strategien in den ICS-Prozess können LLMs gezielter trainiert und optimiert werden, um bessere Leistungen zu erzielen.

Wie kann ICS genutzt werden, um LLMs in ressourcenarmen Szenarien mit wenigen Expertenlabels iterativ zu verfeinern?

ICS kann in ressourcenarmen Szenarien mit wenigen Expertenlabels eingesetzt werden, um LLMs iterativ zu verfeinern, indem es eine effiziente Methode zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bietet. Durch die Auswahl und Integration verschiedener Demonstrationen in die Prompt-Inputs können LLMs kontinuierlich trainiert und verbessert werden, auch wenn nur begrenzte Expertenlabels verfügbar sind. Dies ermöglicht es, die Modelle schrittweise anzupassen und zu optimieren, um bessere Leistungen zu erzielen, ohne auf umfangreiche externe Daten oder Annotationen angewiesen zu sein. ICS bietet somit eine flexible und effektive Möglichkeit, LLMs in ressourcenarmen Szenarien zu nutzen und ihre Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern.