Metacognition-Enhanced Few-Shot Prompting With Positive Reinforcement

📄 arXiv: 2312.08642v2 📥 PDF

作者: Yu Ji, Wen Wu, Yi Hu, Hong Zheng, Liang He

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-14 (更新: 2023-12-24)

备注: 5 pages, 4 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出元认知增强的少样本提示方法，结合正向激励提升大语言模型性能

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

关键词: 少样本学习 大语言模型 元认知 正向激励 提示学习

📋 核心要点

  1. 传统少样本提示一次性提供所有示例，难以有效引导大语言模型学习输入-输出映射。
  2. 受元认知启发，引导模型反思思维过程，并引入正向激励提升学习动机。
  3. 实验结果表明，该方法在分类准确率和宏平均F1值上优于传统少样本提示。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的元认知增强的少样本提示方法，旨在通过引导大语言模型反思其思维过程，从而更全面地学习给定的演示示例，以此来激发大语言模型的卓越能力。传统方法一次性提供所有演示输入-输出对，可能无法有效引导大语言模型学习特定的输入-输出映射关系。受元认知在学生学习中的调节和支持作用的启发，本文进一步引入正向激励，通过提供基于响应的积极反馈来促进大语言模型的少样本学习，提高其学习动机。在两个真实世界数据集上的实验结果表明，所提出的元认知增强的少样本提示方法在分类准确率和宏平均F1值方面均优于传统的少样本提示方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本提示中，大语言模型难以有效学习输入-输出映射关系的问题。现有方法一次性提供所有演示示例，缺乏对模型思维过程的引导，导致学习效率低下，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是借鉴元认知在人类学习中的作用，引导大语言模型反思其思维过程，从而更全面地理解和学习给定的演示示例。此外，引入正向激励机制，通过提供积极反馈来提高模型的学习动机和效果。

技术框架：该方法主要包含两个关键组成部分：元认知增强模块和正向激励模块。元认知增强模块通过设计特定的提示语，引导模型对自身的推理过程进行反思，例如，要求模型解释其选择某个答案的原因。正向激励模块则根据模型的回答质量，给予积极或消极的反馈，例如，如果模型给出的解释合理，则给予奖励，反之则进行惩罚。整个流程是一个迭代的过程，模型在反思和反馈中不断改进其学习效果。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将元认知和正向激励的概念引入到少样本提示中。与传统方法相比，该方法不仅提供了示例，还引导模型主动思考和学习，从而提高了学习效率和泛化能力。这种方法更接近人类的学习方式，能够更好地激发大语言模型的潜力。

关键设计：具体的提示语设计是关键。元认知提示语需要能够有效地引导模型进行反思，例如，可以采用“请解释你选择这个答案的原因”或“你认为这个答案的依据是什么”等形式。正向激励的反馈机制也需要精心设计，奖励和惩罚的力度需要适中，以避免过度激励或抑制模型的学习积极性。具体的实现细节，例如奖励和惩罚的量化方式，以及迭代的次数等，可能需要根据具体的任务和数据集进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，在两个真实世界数据集上，该方法在分类准确率和宏平均F1值方面均优于传统的少样本提示方法。具体的提升幅度未知，但摘要强调了其超越传统方法的优越性。这表明元认知增强和正向激励能够有效地提高大语言模型的少样本学习能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要少样本学习的自然语言处理任务中，例如文本分类、情感分析、问答系统等。通过提高大语言模型的学习效率和泛化能力，可以降低对大量标注数据的依赖，从而降低开发成本，加速人工智能技术的落地应用。未来，该方法还可以扩展到其他领域，例如图像识别、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Few-shot prompting elicits the remarkable abilities of large language models by equipping them with a few demonstration examples in the input. However, the traditional method of providing large language models with all demonstration input-output pairs at once may not effectively guide large language models to learn the specific input-output mapping relationship. In this paper, inspired by the regulatory and supportive role of metacognition in students' learning, we propose a novel metacognition-enhanced few-shot prompting, which guides large language models to reflect on their thought processes to comprehensively learn the given demonstration examples. Furthermore, considering that positive reinforcement can improve students' learning motivation, we introduce positive reinforcement into our metacognition-enhanced few-shot prompting to promote the few-shot learning of large language models by providing response-based positive feedback. The experimental results on two real-world datasets show that our metacognition-enhanced few-shot prompting with positive reinforcement surpasses traditional few-shot prompting in classification accuracy and macro F1.