IDEAL: Influence-Driven Selective Annotations Empower In-Context Learners in Large Language Models
作者: Shaokun Zhang, Xiaobo Xia, Zhaoqing Wang, Ling-Hao Chen, Jiale Liu, Qingyun Wu, Tongliang Liu
分类: cs.CL
发布日期: 2023-10-16 (更新: 2025-07-13)
备注: Accepted by ICLR 2024
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出影响驱动的选择性标注方法以降低大语言模型的标注成本
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 选择性标注 大语言模型 影响驱动 贪心算法 数据选择 机器学习
📋 核心要点
- 现有方法在选择合适的上下文提示时面临高昂的标注成本，影响了模型性能。
- 本文提出了一种影响驱动的选择性标注方法，通过量化未标注数据的影响来优化标注过程。
- 实验结果显示，该方法在多个基准测试中表现优越，且在子集选择时消耗的时间更少。
📝 摘要（中文）
在上下文学习中，利用上下文示例作为大语言模型预测的提示至关重要。然而，由于提示需要从大量标注示例中抽样，寻找合适的提示可能导致高昂的标注成本。为了解决这一挑战，本文提出了一种影响驱动的选择性标注方法，旨在在提高上下文示例质量的同时，最小化标注成本。该方法通过构建有向图表示未标注数据，量化候选未标注子集的影响，并引入简单有效的贪心算法进行数据选择。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现优越，在子集选择过程中实现了更低的时间消耗。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在上下文学习中寻找合适提示所需的高昂标注成本问题。现有方法往往难以在数据多样性和代表性之间取得平衡，导致标注效率低下。
核心思路：论文的核心思路是通过影响驱动的选择性标注方法，从大规模未标注数据池中选择关键子集进行标注，以提高上下文示例的质量并降低标注成本。
技术框架：整体流程包括三个主要模块：首先构建有向图以表示未标注数据；其次通过扩散过程量化候选未标注子集的影响；最后采用贪心算法迭代选择数据，以实现最大边际增益。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种端到端的影响驱动选择性标注方法，避免了在数据多样性和代表性之间的复杂平衡，并提供了理论支持。
关键设计：在选择过程中，采用贪心算法来确保每次选择的数据都能提供最大的影响增益，具体参数设置和损失函数的设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多细节。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在多个基准测试中优于现有选择性标注方法，具体表现为在相同时间消耗下，模型性能提升了显著的百分比，验证了其有效性和实用性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等，能够显著降低标注成本并提高模型的学习效率。未来，该方法可能会推动更多领域的上下文学习技术发展，提升大语言模型的应用效果。
📄 摘要（原文）
In-context learning is a promising paradigm that utilizes in-context examples as prompts for the predictions of large language models. These prompts are crucial for achieving strong performance. However, since the prompts need to be sampled from a large volume of annotated examples, finding the right prompt may result in high annotation costs. To address this challenge, this paper introduces an influence-driven selective annotation method that aims to minimize annotation costs while improving the quality of in-context examples. The essence of our method is to select a pivotal subset from a large-scale unlabeled data pool to annotate for the subsequent sampling of prompts. Specifically, a directed graph is first constructed to represent unlabeled data. Afterward, the influence of candidate unlabeled subsets is quantified with a diffusion process. A simple yet effective greedy algorithm for unlabeled data selection is lastly introduced. It iteratively selects the data if it provides a maximum marginal gain with respect to quantified influence. Compared with previous efforts on selective annotations, our influence-driven method works in an end-to-end manner, avoids an intractable explicit balance between data diversity and representativeness, and enjoys theoretical support. Experiments confirm the superiority of the proposed method on various benchmarks, achieving better performance under lower time consumption during subset selection. The project page is available at https://skzhang1.github.io/IDEAL/.