One Task Vector is not Enough: A Large-Scale Study for In-Context Learning
作者: Pavel Tikhonov, Ivan Oseledets, Elena Tutubalina
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-29
💡 一句话要点
提出QuiteAFew数据集以提升上下文学习的任务向量表现
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文学习 任务向量 大型语言模型 数据集 多样化任务 性能分析 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的上下文学习方法在小规模基准上表现有限，无法全面分析任务向量的有效性。
- 本文提出QuiteAFew数据集，包含3096个多样化的少量任务，旨在深入研究任务向量的表现。
- 实验结果显示，任务向量在中间层表现最佳，复杂任务需要多个子任务向量，挑战了单一向量的假设。
📝 摘要（中文）
上下文学习（ICL）使大型语言模型（LLMs）能够通过少量示例适应新任务，任务向量被假设为编码任务信息。然而，现有研究受限于小规模基准，限制了全面分析。本文引入QuiteAFew，一个包含3096个多样化少量任务的新数据集，每个任务包含30个输入-输出对，源自Alpaca数据集。对Llama-3-8B在QuiteAFew上的实验表明：任务向量性能在中间层（如第15层）达到峰值，效果因任务类型显著变化，复杂任务依赖于多个子任务特定向量而非单一向量，暗示分布式任务知识表示。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有上下文学习方法在小规模基准下的局限性，无法全面评估任务向量的有效性和表现差异。
核心思路：通过引入QuiteAFew数据集，提供3096个多样化的少量任务，以便对任务向量的表现进行深入分析，探索其在不同任务类型中的表现差异。
技术框架：研究采用Llama-3-8B模型，在QuiteAFew数据集上进行实验，分析任务向量在不同层次的表现，特别关注中间层的效果。
关键创新：最重要的创新在于提出了多个子任务特定向量的概念，挑战了传统上认为单一任务向量足以表示任务知识的观点。
关键设计：实验中使用了3096个任务，每个任务包含30个输入-输出对，重点分析了任务向量在第15层的表现，并比较了不同任务类型的效果。
📊 实验亮点
实验结果显示，任务向量在中间层（第15层）表现最佳，复杂任务的性能依赖于多个子任务特定向量，表明任务知识的分布式表示。相较于传统方法，本文的研究为理解和优化上下文学习提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手和教育技术等。通过提升上下文学习的有效性，能够更好地支持模型在多样化任务中的适应能力，进而推动智能系统的实际应用与发展。
📄 摘要（原文）
In-context learning (ICL) enables Large Language Models (LLMs) to adapt to new tasks using few examples, with task vectors - specific hidden state activations - hypothesized to encode task information. Existing studies are limited by small-scale benchmarks, restricting comprehensive analysis. We introduce QuiteAFew, a novel dataset of 3,096 diverse few-shot tasks, each with 30 input-output pairs derived from the Alpaca dataset. Experiments with Llama-3-8B on QuiteAFew reveal: (1) task vector performance peaks at an intermediate layer (e.g., 15th), (2) effectiveness varies significantly by task type, and (3) complex tasks rely on multiple, subtask-specific vectors rather than a single vector, suggesting distributed task knowledge representation.