Auto-ICL: In-Context Learning without Human Supervision
作者: Jinghan Yang, Shuming Ma, Furu Wei
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-08-20)
备注: Under review
💡 一句话要点
提出自动化上下文学习框架以解决人工标注的局限性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 自动化生成 自然语言处理 智能问答 机器学习
📋 核心要点
- 现有的上下文学习方法依赖人工提供的上下文，劳动强度大且限制了模型的应用范围。
- 本文提出了一种自动化上下文学习框架，允许模型自主生成示例和指令以进行问题解决。
- 实验结果显示，模型生成的上下文在多个数据集和模型上均优于人工标注的上下文，提升了学习效果。
📝 摘要（中文）
随着上下文学习能力的发展，提供适当的上下文可以显著提升大型语言模型的性能。然而，现有的方法主要依赖于人工提供的上下文，如标注示例和明确指令，这种方式在多种任务中劳动强度大，且限制了模型的应用范围。为了解决这些问题，本文提出了一种自动化上下文学习框架，使模型能够自主生成示例和指令以解决问题。实验结果表明，模型生成的上下文在性能上优于人工标注的上下文，超越了现有的自生成上下文方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有上下文学习方法对人工标注的依赖，导致的劳动强度大和应用范围受限的问题。
核心思路：提出自动化上下文学习框架，使模型能够自主生成上下文，减少对人工干预的需求，从而提高效率和适用性。
技术框架：整体架构包括上下文生成模块和问题解决模块，前者负责生成示例和指令，后者利用生成的上下文进行学习和推理。
关键创新：最重要的创新在于模型能够自主生成上下文，这一设计与传统依赖人工标注的方法本质上不同，显著提升了模型的灵活性和适应性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的参数设置和损失函数，以优化上下文生成的质量和相关性，同时结合了多种网络结构以增强模型的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，模型生成的上下文在多个基准数据集上超越了人工标注的上下文，尤其在Few-Shot和Few-Shot-CoT方法中表现突出，显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和自动化内容生成等。通过减少对人工标注的依赖，能够显著提高模型在多种任务中的适用性和效率，未来可能推动更广泛的AI应用。
📄 摘要（原文）
With in-context learning ability, the performance of large language models can be significantly boosted when provided with appropriate context. However, existing in-context learning methods mainly rely on human-provided contexts, such as labeled examples and explicit instructions. Writing context by humans is labor-intensive on various tasks and limits the model to tasks manageable by humans. To overcome these limitations, we propose Automatic In-Context Learning framework that enables the model to autonomously generate examples and instructions for problem-solving. With experiments across various models and datasets, results show that model-generated contexts outperform human-annotated contexts, including Few-Shot and Few-Shot-CoT methods, and surpass existing self-generated context methods like Zero-CoT and Auto-CoT.