Demonstration Selection for In-Context Learning via Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2412.03966v2 📥 PDF

作者: Xubin Wang, Jianfei Wu, Yichen Yuan, Deyu Cai, Mingzhe Li, Weijia Jia

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-05-24)

💡 一句话要点

提出RDES，利用强化学习进行ICL的demonstration选择，提升泛化性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 上下文学习 强化学习 demonstration选择 少样本学习 文本分类 推理任务 思维链 模型泛化

📋 核心要点

  1. 现有ICL方法在选择demonstration时缺乏多样性，限制了模型对结构和概念的覆盖，影响泛化能力。
  2. RDES利用强化学习动态选择demonstration，目标是最大化demonstration集合的多样性和与任务的相关性。
  3. 实验表明，RDES在多个数据集和LLM上显著优于现有基线，尤其是在结合CoT推理时。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Relevance-Diversity Enhanced Selection (RDES) 的创新方法，该方法利用强化学习框架来优化上下文学习 (ICL) 中多样化参考示例的选择，特别是在少样本提示场景下的文本分类和推理任务中。RDES 采用 Q-learning 和基于 PPO 的变体等框架，动态识别能够最大化多样性（通过标签分布量化）和与任务目标相关性的示例。这种策略确保了参考数据的平衡表示，从而提高了准确性和泛化能力。通过在多个基准数据集上进行的大量实验，包括不同的推理任务，以及涉及 14 个闭源和开源 LLM，证明 RDES 相比十个已建立的基线显著提高了性能。评估包括对选定数据集上不同数量示例的性能分析。此外，研究还探讨了结合思维链 (CoT) 推理，这进一步提高了预测性能。结果突出了强化学习在自适应示例选择和解决 ICL 挑战方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有上下文学习方法在选择demonstration时，难以兼顾相关性和多样性，导致模型泛化能力受限。尤其是在少样本场景下，如何选择最具代表性的demonstration集合是一个关键问题。现有方法通常依赖人工设计的启发式规则或简单的相似度度量，无法充分利用数据的内在结构和标签信息。

核心思路：本文的核心思路是将demonstration选择过程建模为一个强化学习问题。通过定义合适的状态、动作和奖励函数，训练一个智能体来动态选择demonstration，以最大化模型在目标任务上的性能。这种方法能够自适应地学习demonstration之间的关系，并根据任务的特点选择最合适的demonstration集合。

技术框架：RDES框架主要包含以下几个模块：1) 状态表示：将当前已选择的demonstration集合和剩余未选择的demonstration集合作为状态输入。2) 动作空间：定义为从剩余未选择的demonstration集合中选择一个demonstration。3) 奖励函数：根据选择的demonstration对模型性能的提升程度进行奖励，同时考虑demonstration集合的多样性。4) 强化学习算法：采用Q-learning和PPO等算法训练智能体。

关键创新：RDES的关键创新在于将强化学习引入到demonstration选择过程中，能够自适应地学习demonstration之间的关系，并根据任务的特点选择最合适的demonstration集合。与现有方法相比，RDES能够更好地平衡相关性和多样性，从而提高模型的泛化能力。

关键设计：奖励函数的设计是RDES的关键。奖励函数由两部分组成：一部分是模型性能的提升程度，另一部分是demonstration集合的多样性。多样性通过标签分布的熵来衡量。此外，为了提高训练效率，RDES采用了一种基于PPO的变体，能够更好地处理连续动作空间。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，RDES在多个基准数据集上显著优于十个已建立的基线。例如，在某些推理任务上，RDES的性能提升超过10%。此外，研究还发现，结合思维链 (CoT) 推理可以进一步提高预测性能。实验结果验证了RDES在自适应demonstration选择方面的有效性。

🎯 应用场景

RDES方法可应用于各种需要上下文学习的场景，例如文本分类、问答系统、代码生成等。通过自动选择合适的demonstration，可以显著提高模型的性能和泛化能力，尤其是在数据稀缺或任务复杂的场景下。该研究有助于推动上下文学习在实际应用中的发展，并为其他相关任务提供借鉴。

📄 摘要（原文）

Diversity in demonstration selection is critical for enhancing model generalization by enabling broader coverage of structures and concepts. Constructing appropriate demonstration sets remains a key research challenge. This paper introduces the Relevance-Diversity Enhanced Selection (RDES), an innovative approach that leverages reinforcement learning (RL) frameworks to optimize the selection of diverse reference demonstrations for tasks amenable to in-context learning (ICL), particularly text classification and reasoning, in few-shot prompting scenarios. RDES employs frameworks like Q-learning and a PPO-based variant to dynamically identify demonstrations that maximize both diversity (quantified by label distribution) and relevance to the task objective. This strategy ensures a balanced representation of reference data, leading to improved accuracy and generalization. Through extensive experiments on multiple benchmark datasets, including diverse reasoning tasks, and involving 14 closed-source and open-source LLMs, we demonstrate that RDES significantly enhances performance compared to ten established baselines. Our evaluation includes analysis of performance across varying numbers of demonstrations on selected datasets. Furthermore, we investigate incorporating Chain-of-Thought (CoT) reasoning, which further boosts predictive performance. The results highlight the potential of RL for adaptive demonstration selection and addressing challenges in ICL.