核心概念
大規模言語モデルは、わずかな例示を用いて文脈学習を行うことができ、これは自然言語処理の新しいパラダイムとなっている。本論文では、文脈学習の進展と課題を包括的に調査し、分析している。
摘要
本論文は、大規模言語モデルの文脈学習に関する包括的な調査を行っている。
まず、文脈学習の定義と関連研究との関係を明確にしている。次に、文脈学習の高度な手法を整理し、訓練戦略、プロンプト設計戦略、関連分析について議論している。さらに、データエンジニアリングや知識更新などの文脈学習の応用シナリオを探索している。最後に、文脈学習の課題と今後の研究の可能性を提示している。
具体的には以下の内容が含まれる:
- 文脈学習の定義と関連概念との違いの整理
- 文脈学習の高度な手法:
- プロンプト設計:
- 例示の選択
- 例示の書式化
- 例示の順序付け
- 命令の書式化
- スコアリング関数
- 文脈学習に影響を与える要因の分析:
- 文脈学習のメカニズムの理論的解釈:
- 機能モジュールの観点
- 理論的な解釈(ベイズ、勾配降下など)
- 文脈学習の応用:
- 文脈学習の課題と今後の研究方向性