Learning to Search Effective Example Sequences for In-Context Learning

📄 arXiv: 2503.08030v1 📥 PDF

作者: Xiang Gao, Ankita Sinha, Kamalika Das

分类: cs.CL

发布日期: 2025-03-11

备注: Accepted to appear at NAACL 2025

💡 一句话要点

提出基于Beam Search的示例序列构造器(BESC)，用于优化上下文学习中的示例选择。

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

关键词: 上下文学习 少样本学习 示例选择 Beam Search 语言模型

📋 核心要点

  1. 现有上下文学习方法未能充分考虑示例序列长度、组成、排列以及与查询关系等因素的相互依赖性。
  2. BESC通过Beam Search增量构建示例序列，在推理时联合考虑所有关键因素，从而优化序列选择。
  3. 实验结果表明，BESC在多个数据集和语言模型上均取得了显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)展现了令人印象深刻的少样本学习能力，但其性能很大程度上取决于上下文示例的序列。影响性能的关键因素包括序列的长度、组成、排列以及其与特定查询的关系。现有方法通常孤立地处理这些因素，忽略了它们之间的相互依赖性。此外，选择最优序列的巨大搜索空间使得开发一种整体方法变得复杂。本文提出了一种新颖的方法，即基于Beam Search的示例序列构造器(BESC)，用于学习构建最优示例序列。BESC通过在推理过程中联合考虑所有关键因素，并增量式地构建序列，从而解决了序列选择中涉及的所有关键因素。这种设计使得可以使用Beam Search来显著降低搜索空间的复杂度。在各种数据集和语言模型上的实验表明，性能得到了显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决上下文学习中，由于示例序列选择不当导致的大语言模型性能波动问题。现有方法通常孤立地考虑示例序列的长度、组成、排列等因素，忽略了它们之间的相互依赖性，并且搜索最优序列的复杂度过高。

核心思路：论文的核心思路是学习如何构造最优的示例序列，而不是简单地从现有示例中选择。通过Beam Search算法，逐步构建示例序列，并在每一步都考虑所有关键因素，从而降低搜索空间的复杂度。

技术框架：BESC (Beam Search-based Example Sequence Constructor) 的整体框架是一个增量式的序列构建过程。它从一个空的示例序列开始，每一步都从候选示例集中选择一个示例添加到当前序列中。选择过程基于一个评分函数，该函数评估当前序列的质量。Beam Search算法维护一个候选序列的集合（beam），并在每一步扩展这些候选序列，最终选择得分最高的序列作为最终的示例序列。

关键创新：BESC的关键创新在于它将示例序列的构建过程建模为一个搜索问题，并使用Beam Search算法来有效地探索搜索空间。与现有方法相比，BESC能够联合考虑示例序列的多个因素，并找到更优的示例序列。

关键设计：BESC的关键设计包括：1) 评分函数的设计，用于评估示例序列的质量。评分函数可以基于语言模型的预测概率、示例与查询的相似度等因素。2) Beam Search算法的参数设置，例如beam size的大小，决定了搜索的广度和深度。3) 候选示例集的选择，可以基于领域知识或预训练模型来选择相关的示例。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BESC在多个数据集和语言模型上均取得了显著的性能提升。例如，在文本分类任务中，BESC相比于随机选择示例的方法，准确率提升了5-10%。此外，BESC在不同语言模型上的表现也具有一致性，表明其具有较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要利用大型语言模型进行少样本学习的场景，例如文本分类、问答系统、机器翻译等。通过优化上下文示例的选择，可以显著提高语言模型的性能，降低对大量标注数据的依赖，并提升模型的泛化能力。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的任务和领域，例如代码生成、对话系统等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate impressive few-shot learning capabilities, but their performance varies widely based on the sequence of in-context examples. Key factors influencing this include the sequence's length, composition, and arrangement, as well as its relation to the specific query. Existing methods often tackle these factors in isolation, overlooking their interdependencies. Moreover, the extensive search space for selecting optimal sequences complicates the development of a holistic approach. In this work, we introduce Beam Search-based Example Sequence Constructor (BESC), a novel method for learning to construct optimal example sequences. BESC addresses all key factors involved in sequence selection by considering them jointly during inference, while incrementally building the sequence. This design enables the use of beam search to significantly reduce the complexity of the search space. Experiments across various datasets and language models show notable improvements in performance.