TEGEE: Task dEfinition Guided Expert Ensembling for Generalizable and Few-shot Learning

📄 arXiv: 2403.04233v3 📥 PDF

作者: Xingwei Qu, Yiming Liang, Yucheng Wang, Tianyu Zheng, Tommy Yue, Xingyuan Bu, Lei Ma, Stephen W. Huang, Jiajun Zhang, Yinan Shi, Chenghua Lin, Jie Fu, Ge Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-07 (更新: 2024-12-14)

💡 一句话要点

提出TEGEE以解决任务定义提取与学习效率问题

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

关键词: 任务学习 上下文学习 专家集成 模块化设计 持续学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在任务定义提取与学习效率上存在不足，难以明确任务的重要性。
  2. TEGEE通过双模型架构，分别处理任务定义提取与示例学习，强调任务定义的关键性。
  3. 实验结果显示TEGEE在性能上与LLaMA2-13B相当，并支持无限数量的示例，提升了学习能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了在上下文学习（ICL）中的能力，能够通过示例直接学习新任务。然而，任务提取与定义的相对重要性仍不明确。为此，本文提出了TEGEE（任务定义引导专家集成），该方法明确提取任务定义并基于特定任务生成响应。TEGEE采用双3B模型架构，其中一个模型专注于任务定义提取，另一个则从示例中学习。实验证明，TEGEE的性能与更大规模的LLaMA2-13B模型相当，且通过模块化设计，扩展了传统ICL的应用，从少样本学习到多样本学习，增强了持续学习能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任务定义提取与学习效率的问题，现有方法未能明确任务提取与定义的相对重要性，导致学习效果受限。

核心思路：TEGEE通过双模型架构，分别处理任务定义的提取与示例学习，强调任务定义在学习过程中的关键作用，从而提升学习效率。

技术框架：TEGEE的整体架构包括两个3B模型，一个专注于任务定义的提取，另一个则负责从示例中进行学习。这种模块化设计使得系统能够灵活应对不同任务。

关键创新：TEGEE的主要创新在于明确区分任务定义提取与示例学习的过程，提出了任务定义引导的专家集成方法，与传统的单一模型方法相比，显著提升了学习效果。

关键设计：在模型设计中，采用了双模型架构，各模型的参数设置与损失函数经过精心调整，以确保任务定义提取的准确性与示例学习的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TEGEE在性能上与LLaMA2-13B模型相当，且在任务学习的灵活性上表现优异，支持无限数量的示例，显著提升了持续学习能力。这一成果为任务学习领域提供了新的思路与方法。

🎯 应用场景

TEGEE的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，如自然语言处理、智能助手和教育技术等。通过提高任务学习的效率，该方法能够支持更复杂的任务处理与个性化学习，未来可能推动智能系统的广泛应用与发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit the ability to perform in-context learning (ICL), where they acquire new tasks directly from examples provided in demonstrations. This process is thought to operate through an implicit task selection mechanism that involves extracting and processing task definitions from these demonstrations. However, critical questions remain: Which is more essential -- task extraction or definition? And how can these capabilities be further improved? To address these questions, we propose \textbf{TEGEE} (Task Definition Guided Expert Ensembling), a method that explicitly extracts task definitions and generates responses based on specific tasks. Our framework employs a dual 3B model approach, with each model assigned a distinct role: one focuses on task definition extraction, while the other handles learning from demonstrations. This modular approach supports the hypothesis that extracting task definitions is more vital than processing the task itself. Empirical evaluations show that TEGEE performs comparably to the larger LLaMA2-13B model. By leveraging a modular design, our approach extends traditional ICL from few-shot to many-shot learning, supporting an unlimited number of demonstrations and enhancing continual learning capabilities.