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In-Context Learning: Dual Operating Modes Unveiled


Core Concepts
In-context learning exhibits dual operating modes: task learning and task retrieval, explained by a probabilistic model.
Abstract
The content explores the dual operating modes of in-context learning, introducing a probabilistic model to explain task learning and task retrieval. It delves into the behavior of the optimally pretrained model, shedding light on real-world phenomena observed with large language models. The analysis includes the impact of in-context examples on the posterior distribution, the explanation of the "early ascent" phenomenon, and the bounded efficacy of biased-label in-context learning. Experimental validation with Transformers and language models is conducted. Introduction Large language models show improvement with in-context learning. Dual operating modes: task learning and task retrieval. New Model for Pretraining Data Proposes a probabilistic model for pretraining data and in-context examples. Extends existing models for linear functions with multiple task groups. Analysis Analyzes the optimal pretrained model under the squared loss. Derives the closed-form expression of the task posterior distribution. Explanation of Two Real-World Phenomena Discusses the "early ascent" phenomenon observed in practice. The bounded efficacy of biased-label in-context learning is theoretically justified. Inquiry and Critical Thinking How does the probabilistic model enhance the understanding of dual operating modes? What implications do the findings have for the practical application of in-context learning? How can the insights from this study be applied to improve the performance of large language models?
Stats
최적 사전 훈련 모델의 행동을 분석하여 ICL 위험 상한을 유도합니다. ICL 위험 상한은 특정 조건에서 증가하고 감소합니다.
Quotes
"ICL exhibits dual operating modes: task learning and task retrieval." "Recent theoretical work investigates various mathematical models to analyze ICL."

Key Insights Distilled From

by Ziqian Lin,K... at arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18819.pdf
Dual Operating Modes of In-Context Learning

Deeper Inquiries

어떻게 확률 모델을 실제 인-컨텍스트 학습의 실제 응용 프로그램에 구현할 수 있을까요?

확률 모델은 실제 인-컨텍스트 학습에서 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다. 먼저, 모델을 사용하여 사전 훈련된 데이터를 분석하고 이를 기반으로 새로운 작업을 학습하거나 사전 훈련된 작업을 검색할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 새로운 작업을 학습하거나 검색하는 데 도움이 되는 요소를 식별할 수 있습니다. 또한, 모델을 사용하여 작업 사전 분포를 조사하고 이를 통해 작업 검색 및 학습의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 모델이 작업을 검색하고 학습하는 방식을 더 잘 이해하고 최적화할 수 있습니다. 또한, 확률 모델을 사용하여 인-컨텍스트 학습의 이중 운영 모드를 설명하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 작업을 검색하고 학습하는 방식을 더 잘 이해하고 최적화할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 모델이 작업을 검색하고 학습하는 방식을 더 잘 이해하고 최적화할 수 있습니다.
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