The ICL Consistency Test

📄 arXiv: 2312.04945v1 📥 PDF

作者: Lucas Weber, Elia Bruni, Dieuwke Hupkes

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-08

备注: Accepted as non-archival submission to the GenBench Workshop 2023. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2310.13486

💡 一句话要点

提出ICL一致性测试，评估LLM在不同上下文学习设置下的泛化鲁棒性

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

关键词: 上下文学习 大型语言模型 泛化能力 一致性测试 自然语言推理

📋 核心要点

  1. 现有基于提示学习的LLM在不同任务设置中表现不一致，缺乏稳健的泛化能力。
  2. 提出ICL一致性测试，通过评估模型在不同上下文设置下的预测一致性来衡量泛化能力。
  3. 实验结果表明，当前主流LLM在ICL一致性测试中表现不佳，泛化能力有待提高。

📝 摘要（中文）

与前代任务定制模型类似，通过提示学习（如上下文学习ICL）适应任务的大型语言模型（LLM）在某些设置下表现良好，但在其他设置下则不然。这种基于提示学习的不一致性暗示了缺乏稳健的泛化能力。本文提出了ICL一致性测试——GenBench协作基准任务（CBT）的一项贡献——它评估模型在使用相同数据的情况下，在许多不同设置中进行预测的一致性。该测试基于不同的已建立的自然语言推理任务。我们提供了构成96种不同“设置”的预处理数据，以及一种评估模型在这些设置中一致性的指标。该指标在细粒度级别上提供，以了解设置的哪些属性导致预测不稳定，并在聚合级别上提供，以比较整体模型一致性。我们对八个最先进的模型进行了实证分析，我们的指标揭示了所有测试的LLM都缺乏稳健的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在使用上下文学习（ICL）时，在不同任务设置下表现不一致的问题。现有方法缺乏对LLM泛化鲁棒性的有效评估手段，导致模型在实际应用中表现不稳定。

核心思路：论文的核心思路是通过构建一个包含多种不同任务设置的测试集，并设计一个一致性指标，来评估LLM在不同设置下预测结果的稳定性。如果模型在不同设置下对相同数据的预测结果差异很大，则认为其泛化能力较差。

技术框架：ICL一致性测试框架主要包含以下几个部分：1) 基于自然语言推理任务构建包含96种不同设置的数据集；2) 使用LLM在不同设置下对数据集进行预测；3) 设计一致性指标，评估模型在不同设置下的预测结果的相似度；4) 对比不同LLM的一致性指标，评估其泛化鲁棒性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个系统性的方法来评估LLM在上下文学习中的泛化鲁棒性。通过构建包含多种不同设置的数据集和设计一致性指标，可以更全面地了解LLM在不同场景下的表现。

关键设计：数据集构建基于已有的自然语言推理任务，通过改变提示方式、输入格式等方式构建96种不同的设置。一致性指标的设计考虑了预测结果的相似度，例如可以使用余弦相似度或交叉熵损失来衡量不同设置下预测结果的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，所有测试的LLM在ICL一致性测试中都表现出不同程度的不一致性，表明它们缺乏稳健的泛化能力。具体而言，即使是目前最先进的LLM，在不同设置下的预测结果也存在显著差异，这突显了当前LLM在上下文学习方面仍有很大的改进空间。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型的泛化能力，尤其是在上下文学习场景下。通过ICL一致性测试，可以帮助开发者选择更适合特定任务的模型，并指导模型训练，提高其在不同环境下的稳定性和可靠性。此外，该方法也可用于评估其他基于提示学习的模型。

📄 摘要（原文）

Just like the previous generation of task-tuned models, large language models (LLMs) that are adapted to tasks via prompt-based methods like in-context-learning (ICL) perform well in some setups but not in others. This lack of consistency in prompt-based learning hints at a lack of robust generalisation. We here introduce the ICL consistency test -- a contribution to the GenBench collaborative benchmark task (CBT) -- which evaluates how consistent a model makes predictions across many different setups while using the same data. The test is based on different established natural language inference tasks. We provide preprocessed data constituting 96 different 'setups' and a metric that estimates model consistency across these setups. The metric is provided on a fine-grained level to understand what properties of a setup render predictions unstable and on an aggregated level to compare overall model consistency. We conduct an empirical analysis of eight state-of-the-art models, and our consistency metric reveals how all tested LLMs lack robust generalisation.