Rethinking Invariance in In-context Learning

📄 arXiv: 2505.04994v1 📥 PDF

作者: Lizhe Fang, Yifei Wang, Khashayar Gatmiry, Lei Fang, Yisen Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-08

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出InvICL，解决上下文学习中对示例顺序敏感且现有不变方法性能不足的问题。

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

关键词: 上下文学习 排列不变性 信息非泄漏 上下文依赖 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有上下文学习(ICL)对上下文示例顺序敏感，即使示例间相互独立，影响了其泛化能力。
  2. 论文提出Invariant ICL (InvICL)，旨在保证信息非泄漏和上下文相互依赖性，实现ICL的不变性。
  3. 实验结果表明，InvICL在多个基准数据集上超越了现有不变和非不变模型，展现出更强的泛化能力。

📝 摘要（中文）

上下文学习(ICL)已成为自回归大型语言模型的一项关键能力，但它受到对上下文示例顺序的显著敏感性的阻碍，无论这些示例是否相互独立。为了解决这个问题，最近的研究引入了几种实现排列不变性的ICL变体算法。然而，其中许多算法的性能与标准自回归ICL算法相比并不具有竞争力。在这项工作中，我们确定了不变ICL算法设计的两个关键要素：信息非泄漏和上下文相互依赖性，而现有方法均未同时实现这两个要素。这些研究引导我们提出了不变ICL(InvICL)，这是一种旨在实现ICL不变性同时确保这两个属性的方法。经验表明，我们的研究结果表明，InvICL在大多数基准数据集中超越了以前的模型，包括不变和非不变模型，展示了跨不同输入长度的卓越泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决上下文学习（ICL）中对上下文示例顺序的敏感性问题。现有的ICL方法，即使是那些尝试实现排列不变性的方法，要么性能不如标准的自回归ICL，要么未能同时保证信息非泄漏和上下文相互依赖性，导致泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是设计一种既能保证上下文示例顺序不变性，又能同时避免信息泄漏并保留上下文示例之间的相互依赖关系的ICL方法。通过这样的设计，模型能够更好地理解上下文，从而提高泛化能力。

技术框架：InvICL的具体技术框架未知，但可以推断其包含以下主要模块/阶段：1) 上下文编码模块，用于提取每个上下文示例的特征表示；2) 交互模块，用于建模上下文示例之间的相互依赖关系；3) 预测模块，基于编码后的上下文信息进行预测。整体流程是先对上下文示例进行编码，然后通过交互模块学习示例间的关系，最后进行预测。

关键创新：论文的关键创新在于同时考虑了信息非泄漏和上下文相互依赖性这两个要素，并设计了一种能够同时满足这两个要素的ICL方法。这与现有方法只关注不变性而忽略其他重要因素形成了鲜明对比。

关键设计：由于论文细节未知，无法提供具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。但可以推测，InvICL可能采用了某种注意力机制或图神经网络来建模上下文示例之间的关系，并设计了特定的损失函数来保证信息非泄漏。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

InvICL在多个基准数据集上取得了优于现有不变和非不变ICL模型的性能。实验结果表明，InvICL在不同输入长度下都表现出更强的泛化能力，证明了其有效性和优越性。具体性能数据和提升幅度需要在论文中进一步查找。

🎯 应用场景

InvICL具有广泛的应用前景，例如在自然语言处理、图像识别等领域，可以提高大型语言模型在少样本学习场景下的性能和鲁棒性。特别是在需要处理顺序无关的上下文信息的任务中，InvICL能够发挥更大的优势，例如文档分类、情感分析等。

📄 摘要（原文）

In-Context Learning (ICL) has emerged as a pivotal capability of auto-regressive large language models, yet it is hindered by a notable sensitivity to the ordering of context examples regardless of their mutual independence. To address this issue, recent studies have introduced several variant algorithms of ICL that achieve permutation invariance. However, many of these do not exhibit comparable performance with the standard auto-regressive ICL algorithm. In this work, we identify two crucial elements in the design of an invariant ICL algorithm: information non-leakage and context interdependence, which are not simultaneously achieved by any of the existing methods. These investigations lead us to the proposed Invariant ICL (InvICL), a methodology designed to achieve invariance in ICL while ensuring the two properties. Empirically, our findings reveal that InvICL surpasses previous models, both invariant and non-invariant, in most benchmark datasets, showcasing superior generalization capabilities across varying input lengths. Code is available at https://github.com/PKU-ML/InvICL.