Not All Demonstration Examples are Equally Beneficial: Reweighting Demonstration Examples for In-Context Learning

📄 arXiv: 2310.08309v1 📥 PDF

作者: Zhe Yang, Damai Dai, Peiyi Wang, Zhifang Sui

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-12

备注: Findings of EMNLP 2023

💡 一句话要点

提出示例加权方法以提升上下文学习效果

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

关键词: 上下文学习 示例加权 掩码自预测 束搜索 文本分类

📋 核心要点

  1. 现有的上下文学习方法未能考虑示例质量的差异，导致性能不稳定。
  2. 本文提出了一种示例加权机制，通过掩码自预测评分来评估示例质量。
  3. 实验结果表明，所提方法在8个文本分类任务上显著提升了ICL性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）近年来获得了上下文学习（ICL）能力，使其能够通过少量示例快速适应下游任务。然而，现有的ICL方法将所有示例视为同等重要，未能充分考虑示例质量的差异。本文探讨了如何为示例确定近似最优权重，并在ICL中应用这些权重。为评估权重质量，我们设计了一种与最终ICL性能强相关的掩码自预测（MSP）评分。通过离散化连续权重空间并采用束搜索加速权重搜索过程，最终在8个文本分类任务上的实验结果显示，所提方法显著优于传统ICL。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有上下文学习方法中对示例质量忽视的问题，导致模型在不同任务上的适应性不足。现有方法将所有示例视为同等重要，未能充分利用高质量示例的潜力。

核心思路：论文提出通过为示例分配近似最优权重来提升ICL性能，利用掩码自预测评分来评估示例的质量，并在权重搜索中采用束搜索策略。

技术框架：整体方法包括权重评估、权重搜索和权重应用三个主要模块。首先，通过掩码自预测评分评估示例质量；然后，使用束搜索在离散化的权重空间中寻找最优权重；最后，将这些权重应用于不同模型位置的示例。

关键创新：最重要的创新在于引入了示例加权机制，通过掩码自预测评分有效评估示例质量，并在权重搜索中采用束搜索策略，这与传统方法的均等对待示例形成了鲜明对比。

关键设计：在权重搜索中，采用了离散化的权重空间以简化计算，并通过束搜索提高搜索效率。掩码自预测评分的设计确保了权重与最终ICL性能的强相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在8个文本分类任务上相较于传统ICL方法提升了性能，具体提升幅度达到显著水平，验证了示例加权的有效性和必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文本分类、对话系统和其他自然语言处理任务。通过优化示例的使用，能够显著提升模型在特定任务上的表现，具有广泛的实际价值和未来影响，尤其是在需要快速适应新任务的场景中。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have recently gained the In-Context Learning (ICL) ability with the models scaling up, allowing them to quickly adapt to downstream tasks with only a few demonstration examples prepended in the input sequence. Nonetheless, the current practice of ICL treats all demonstration examples equally, which still warrants improvement, as the quality of examples is usually uneven. In this paper, we investigate how to determine approximately optimal weights for demonstration examples and how to apply them during ICL. To assess the quality of weights in the absence of additional validation data, we design a masked self-prediction (MSP) score that exhibits a strong correlation with the final ICL performance. To expedite the weight-searching process, we discretize the continuous weight space and adopt beam search. With approximately optimal weights obtained, we further propose two strategies to apply them to demonstrations at different model positions. Experimental results on 8 text classification tasks show that our approach outperforms conventional ICL by a large margin. Our code are publicly available at https:github.com/Zhe-Young/WICL.