DAIL: Data Augmentation for In-Context Learning via Self-Paraphrase

📄 arXiv: 2311.03319v1 📥 PDF

作者: Dawei Li, Yaxuan Li, Dheeraj Mekala, Shuyao Li, Yulin wang, Xueqi Wang, William Hogan, Jingbo Shang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-06

备注: Course project for DSC 253 (Advanced Data-Driven Text Mining) at UCSD

💡 一句话要点

提出DAIL以解决低资源环境下的上下文学习问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文学习 数据增强 自然语言处理 机器学习 低资源环境 同义改写 投票机制

📋 核心要点

  1. 现有的上下文学习方法依赖于高质量的标注示例，这在实际应用中往往难以获得。
  2. 本文提出DAIL，通过利用大型语言模型生成同义改写，采用多数投票机制来提高预测的准确性。
  3. 实验结果显示，DAIL在低资源场景下的表现优于传统ICL方法和其他集成方法，具有显著的提升效果。

📝 摘要（中文）

上下文学习（ICL）结合预训练的大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了良好的效果。然而，ICL需要高质量的标注示例，而这些在实际场景中可能并不容易获得。为了解决这一限制，本文提出了数据增强的上下文学习方法（DAIL）。DAIL利用大型语言模型生成自身内容的同义改写，并通过多数投票确定最终结果。实验证明，DAIL在低资源场景下优于标准ICL方法及其他基于集成的方法。我们还探讨了投票一致性作为模型置信度评分的使用，期望本研究能激发更多关于低资源环境下ICL的研究。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决上下文学习（ICL）在低资源环境中对高质量标注示例的依赖问题。现有方法在缺乏足够标注数据时，性能显著下降。

核心思路：DAIL的核心思想是利用大型语言模型生成同义改写，增强输入数据的多样性，从而提高模型的学习效果。通过这种方式，模型能够更好地理解和处理输入信息。

技术框架：DAIL的整体架构包括两个主要模块：首先，使用语言模型生成测试样本的同义改写；其次，采用多数投票机制整合各个改写的预测结果，得出最终的输出。

关键创新：DAIL的主要创新在于通过自我生成的同义改写来增强数据集，区别于传统方法依赖外部标注数据的方式。这种自我增强机制有效提升了模型在低资源场景下的表现。

关键设计：在实现过程中，DAIL使用了特定的投票算法来整合不同预测的结果，并引入投票一致性作为模型置信度的评估指标。这些设计使得模型在缺乏直接预测概率的情况下，仍能有效评估其输出的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DAIL在低资源场景下的性能显著优于标准ICL方法，提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。此外，DAIL在与其他集成方法的对比中也表现出更高的准确性和鲁棒性，验证了其有效性。

🎯 应用场景

DAIL的研究成果在多个自然语言处理任务中具有广泛的应用潜力，尤其是在数据稀缺的领域，如特定行业的文本分类、情感分析等。通过增强学习示例的多样性，DAIL能够帮助模型在实际应用中更好地适应不同的输入场景，提升其泛化能力。未来，DAIL的思路也可能扩展到其他机器学习任务中，推动低资源环境下的智能应用发展。

📄 摘要（原文）

In-Context Learning (ICL) combined with pre-trained large language models has achieved promising results on various NLP tasks. However, ICL requires high-quality annotated demonstrations which might not be available in real-world scenarios. To overcome this limitation, we propose \textbf{D}ata \textbf{A}ugmentation for \textbf{I}n-Context \textbf{L}earning (\textbf{DAIL}). DAIL leverages the intuition that large language models are more familiar with the content generated by themselves. It first utilizes the language model to generate paraphrases of the test sample and employs majority voting to determine the final result based on individual predictions. Our extensive empirical evaluation shows that DAIL outperforms the standard ICL method and other ensemble-based methods in the low-resource scenario. Additionally, we explore the use of voting consistency as a confidence score of the model when the logits of predictions are inaccessible. We believe our work will stimulate further research on ICL in low-resource settings.