From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples

📄 arXiv: 2404.07544v3 📥 PDF

作者: Robert Vacareanu, Vlad-Andrei Negru, Vasile Suciu, Mihai Surdeanu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-11 (更新: 2024-09-10)

备注: 55 pages, 48 figures COLM camera-ready version; Changes include: (i) added real-world datasets (Appendix I), (ii) fixed typos

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在回归任务中的潜力与表现

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

关键词: 大型语言模型 回归分析 上下文示例 机器学习 数据建模

📋 核心要点

  1. 现有的监督学习方法在处理回归任务时，通常需要大量标注数据和训练时间，限制了其应用范围。
  2. 本文提出了一种利用大型语言模型进行回归的方法，通过提供上下文示例，模型能够在无需额外训练的情况下进行有效预测。
  3. 实验结果显示，Claude 3在Friedman #2数据集上的表现超越了多种传统回归方法，验证了该方法的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

本研究分析了预训练的大型语言模型（如Llama2、GPT-4、Claude 3等）在给定上下文示例时，如何进行线性和非线性回归，而无需额外训练或梯度更新。研究发现，多个大型语言模型（如GPT-4、Claude 3）在回归任务中的表现与传统监督方法（如随机森林、Bagging或梯度提升）相当，甚至超越。例如，在具有挑战性的Friedman #2回归数据集上，Claude 3的表现优于多种监督方法，如AdaBoost、SVM、随机森林、KNN或梯度提升。此外，研究还探讨了大型语言模型的性能如何随着上下文示例数量的增加而提升，借用在线学习中的遗憾概念，实证表明LLMs能够获得亚线性遗憾。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在回归任务中的应用潜力，现有方法依赖大量标注数据和训练，效率低下。

核心思路：论文提出通过提供上下文示例，使大型语言模型能够在无需额外训练的情况下进行回归预测，探索其在回归任务中的能力。

技术框架：整体架构包括数据准备、上下文示例生成、模型输入处理和回归输出预测等主要模块，确保模型能够有效利用上下文信息进行学习。

关键创新：最重要的创新在于证明大型语言模型在回归任务中能够达到与传统方法相媲美的性能，尤其是在给定足够上下文示例的情况下，展现出其潜在的回归能力。

关键设计：在实验中，选择了多种回归数据集，并对模型的上下文示例数量进行了系统性测试，评估其对模型性能的影响，采用了标准的回归损失函数进行评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Claude 3在Friedman #2回归数据集上的表现超越了多种传统方法，如AdaBoost、SVM、随机森林等，验证了其在回归任务中的有效性，且在给定上下文示例数量增加时，模型性能呈现出亚线性提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融预测、市场分析和科学数据建模等，能够为这些领域提供高效的回归分析工具。未来，随着大型语言模型的进一步发展，其在回归任务中的应用可能会更加广泛，推动相关领域的研究与实践。

📄 摘要（原文）

We analyze how well pre-trained large language models (e.g., Llama2, GPT-4, Claude 3, etc) can do linear and non-linear regression when given in-context examples, without any additional training or gradient updates. Our findings reveal that several large language models (e.g., GPT-4, Claude 3) are able to perform regression tasks with a performance rivaling (or even outperforming) that of traditional supervised methods such as Random Forest, Bagging, or Gradient Boosting. For example, on the challenging Friedman #2 regression dataset, Claude 3 outperforms many supervised methods such as AdaBoost, SVM, Random Forest, KNN, or Gradient Boosting. We then investigate how well the performance of large language models scales with the number of in-context exemplars. We borrow from the notion of regret from online learning and empirically show that LLMs are capable of obtaining a sub-linear regret.