A Study on the Calibration of In-context Learning

📄 arXiv: 2312.04021v4 📥 PDF

作者: Hanlin Zhang, Yi-Fan Zhang, Yaodong Yu, Dhruv Madeka, Dean Foster, Eric Xing, Himabindu Lakkaraju, Sham Kakade

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-03-28)

备注: NAACL 2024

💡 一句话要点

研究表明ICL示例数量影响模型校准，并提出scaling-binning校准器以提升可靠性。

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

关键词: 上下文学习 模型校准 自然语言理解 少样本学习 思维链提示 语言模型 不确定性量化

📋 核心要点

  1. 现有语言模型校准研究不足以应对上下文学习(ICL)带来的新挑战，尤其是在少样本场景下。
  2. 论文核心在于研究ICL示例数量、微调和CoT提示等因素对模型校准的影响，并提出改进方案。
  3. 实验结果表明，增加ICL示例数量初期会恶化校准，而scaling-binning校准器能有效降低校准误差。

📝 摘要（中文）

本研究深入探讨了上下文学习(ICL)的校准问题，ICL是一种通过定制提示来调整静态语言模型的常用方法。通过对各种自然语言理解和推理任务的全面实验，我们观察到，随着ICL示例数量的增加，模型最初表现出校准误差的增加，然后在低样本情况下达到更好的校准。此外，我们发现旨在提高可用性的方法，如微调和思维链(CoT)提示，可能导致校准误差和不可靠的自然语言解释。我们进一步探索了重新校准技术，发现scaling-binning校准器可以持续减少校准误差。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决上下文学习（ICL）中模型校准的问题。现有方法在静态语言模型校准方面取得进展，但ICL作为一种动态调整语言模型的方法，其校准特性尚不明确。尤其是在少样本学习场景下，模型更容易出现校准误差，导致预测结果的置信度与实际准确率不匹配。此外，为了提高模型可用性而采用的微调和思维链（CoT）提示等技术，也可能进一步加剧校准问题。

核心思路：论文的核心思路是通过实验分析ICL示例数量、微调和CoT提示等因素对模型校准的影响，从而揭示ICL中模型校准的内在机制。基于实验结果，论文提出了一种scaling-binning校准器，旨在通过调整模型输出的置信度来减少校准误差，提高模型预测的可靠性。

技术框架：论文的研究框架主要包括以下几个阶段：1) 选择一系列自然语言理解和推理任务作为实验对象；2) 使用不同的ICL示例数量、微调和CoT提示等方法来训练语言模型；3) 评估模型的性能和校准误差；4) 分析实验结果，揭示ICL中模型校准的内在机制；5) 提出scaling-binning校准器，并验证其有效性。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地研究了ICL中模型校准的问题，揭示了ICL示例数量、微调和CoT提示等因素对模型校准的影响；2) 提出了scaling-binning校准器，该校准器能够有效地减少校准误差，提高模型预测的可靠性。与现有方法相比，该校准器更适用于ICL场景，能够更好地适应模型输出置信度的动态变化。

关键设计：scaling-binning校准器的关键设计在于：1) 使用scaling方法调整模型输出的置信度，使其与实际准确率更加匹配；2) 使用binning方法将模型输出的置信度划分为多个区间，并为每个区间学习一个校准参数；3) 将scaling和binning方法结合起来，从而实现更精确的校准。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，随着ICL示例数量的增加，模型最初表现出校准误差的增加，然后在低样本情况下达到更好的校准。此外，scaling-binning校准器能够持续减少校准误差，显著提升模型预测的可靠性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高可靠性的自然语言处理任务，例如医疗诊断、金融风险评估和法律文件分析等。通过提高语言模型的校准度，可以减少模型预测的错误风险，从而提升决策的准确性和安全性。未来的研究可以进一步探索更有效的校准方法，并将其应用于更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

Accurate uncertainty quantification is crucial for the safe deployment of machine learning models, and prior research has demonstrated improvements in the calibration of modern language models (LMs). We study in-context learning (ICL), a prevalent method for adapting static LMs through tailored prompts, and examine the balance between performance and calibration across a broad spectrum of natural language understanding and reasoning tasks. Through comprehensive experiments, we observe that, with an increasing number of ICL examples, models initially exhibit increased miscalibration before achieving better calibration and miscalibration tends to arise in low-shot settings. Moreover, we find that methods aimed at improving usability, such as fine-tuning and chain-of-thought (CoT) prompting, can lead to miscalibration and unreliable natural language explanations. Furthermore, we explore recalibration techniques and find that a scaling-binning calibrator can reduce calibration errors consistently.