多样本上下文学习：开拓大模型的新领域

大模型（LLMs）在少量样本上下文学习（ICL）中展现出了卓越的能力，即通过在推理过程中提供少量输入输出示例来学习，而无需更新权重。随着上下文窗口的扩展，我们现在可以探索包含数百甚至数千个示例的ICL——即多样本学习领域。本文将详细介绍多样本ICL的研究成果，包括其在不同任务中的性能提升，以及如何克服人类生成输出的限制。

多样本（Many-shot）与少样本（Few-shot）ICL在多个任务中的性能对比。多样本ICL在这些任务中一致性地优于少样本ICL，特别是在困难的非自然语言处理任务上

多样本上下文学习（Many-Shot In-Context Learning, Many-Shot ICL）是一种先进的学习方法，它基于传统的少量样本ICL，通过在模型的上下文中提供更多的示例来增强学习效果。这种方法的核心优势在于它能够提供更丰富的信息，帮助模型更好地理解任务需求，从而减少对模型参数进行微调的必要性。这样做的结果是，模型不仅能够更准确地执行任务，还能够适应更广泛的应用场景。

在这项研究中，研究者们采用了Gemini 1.5 Pro模型作为实验的基础，这个模型具备了前所未有的上下文处理能力，能够处理长达100万token的文本。这是一个重要的进步，因为在此之前，大多数模型的上下文长度限制在几千token。这样的扩展使得研究者可以在模型的上下文中包含大量的示例，从而进行多样本ICL的实验。

通过在多个任务上的实验，研究者们发现多样本ICL能够显著提升模型的性能。例如，在机器翻译领域，通过提供更多的翻译对作为示例，模型能够更准确地翻译文本。在摘要生成任务中，更多的示例帮助模型生成更加流畅和相关的摘要。在规划领域，如物流规划，更多的示例使得模型能够制定出更加有效的计划。在奖励建模方面，如代码验证，更多的示例对帮助模型更准确地评估代码的正确性。

机器翻译（MT）的性能随着在推理期间提供的MT对数量的增加而提高。多样本ICL在Bemba和Kurdish两种语言上的翻译性能超过了现有的最先进系统

这些实验结果表明，多样本ICL不仅提高了模型在特定任务上的表现，还增强了模型的泛化能力。这是因为，当模型在上下文中接触到更多的示例时，它能够学习到更多的模式和规律，从而在面对新的、未见过的数据时，也能够做出更加合理的预测和决策。

多样本ICL虽然在很多任务上展现出了其强大的能力，但它也面临着一个重要的挑战：如何获取足够多的高质量人类生成输出。这些输出是进行有效学习的基础，但在实际应用中，获取这些输出可能既耗时又昂贵。为了解决这个问题，研究者们探索了两种创新的方法，旨在减少对人类生成数据的依赖。

其一研究者们提出了“增强ICL”（Reinforced ICL）的概念。这种方法从模型生成解决方案对微调有效性的研究中获得灵感，通过使用模型自身生成的推理过程来代替人类编写的推理过程。在增强ICL中，模型首先针对每个训练问题生成多个推理过程，然后只选择那些能够得出正确最终答案的推理过程。这些被选中的推理过程随后被用作上下文学习的一部分，以此来训练模型。这种方法的优势在于，它允许模型利用自己生成的数据进行学习，从而减少了对人类数据的依赖。

其二研究者们探索了“无监督ICL”（Unsupervised ICL）。这种方法更加激进，它完全去除了推理过程，只使用特定领域的输入来提示模型。在无监督ICL中，模型不再接收问题和解决方案对，而是只接收问题本身。这种方法背后的理念是，如果模型在预训练阶段已经获得了解决特定任务所需的知识，那么在提示中提供的信息越少，模型就越能有效地利用其已有的知识来解决问题。无监督ICL在某些任务上表现出了意想不到的效果，尤其是在任务的输出对于指定任务不是非常关键时。

在Hendrycks MATH和GSM8K问题解决任务中，增强ICL和无监督ICL通常优于使用真实MATH解决方案的ICL

这两种方法都旨在解决多样本ICL中的一个关键问题：如何在没有大量人类生成输出的情况下进行有效的学习。增强ICL通过使用模型自身生成的数据来减少对外部数据的需求，而无监督ICL则通过最小化提示中的信息量来激发模型利用其内在知识的能力。这两种方法都显示出了在特定条件下可以有效地进行多样本学习，尽管它们可能并不适用于所有类型的任务。通过这些创新的方法，研究者们能够进一步探索和扩展大型语言模型的潜能，即使在数据受限的情况下也能实现有效的学习。

在深入分析多样本ICL时，研究者们进行了一系列的实证研究，以理解这种学习方式的内在机制和性能表现。他们特别关注了多样本ICL如何处理预训练偏差，以及它在处理高维预测任务时的能力。

研究者们观察到多样本ICL在克服预训练偏差方面表现出了显著的效果。在传统的少量样本学习中，模型往往会受到其预训练数据集中存在的偏差的影响。然而，当提供大量示例时，多样本ICL显示出了调整自身以适应新任务的能力，这表明大量的上下文信息有助于模型忽略或克服那些偏差。这一点通过与全微调（full fine-tuning）的性能比较得到了证实，在某些情况下，多样本ICL甚至能够与全微调相媲美。

多样本ICL如何克服预训练偏差。在情感分析任务中，使用翻转标签和抽象标签的性能随着训练示例数量的增加而提高，最终接近默认标签的性能

然后研究者们发现多样本ICL能够有效处理具有数值输入的高维预测任务。例如，在顺序奇偶性预测任务中，模型需要根据一串数字中的1的总数是奇数还是偶数来做出预测。而在线性分类任务中，模型则需要根据输入特征的线性组合来预测新的数据点的类别。这些任务都需要模型理解和处理数值信息，而多样本ICL证明了它能够通过上下文示例学习到这些复杂的模式。

在高维空间中二元线性分类问题上，随着每个类别的示例数量增加，多样本ICL的测试准确率提高，并且接近从头开始训练的最近邻基线的性能

研究者们还探讨了下一个token预测损失作为衡量ICL性能的指标的局限性。在传统的语言模型评估中，下一个token预测损失是一个常用的指标，它衡量模型预测下一个token的准确性。然而，研究者们发现，对于问题求解和推理任务，仅仅依赖这个指标可能无法全面反映模型的性能。这是因为这些任务通常需要模型进行更深层次的理解和推理，而不是简单地预测下一个token。因此，基于下一个token预测损失的评估可能无法捕捉到模型在处理复杂任务时的真实能力。

多样本ICL的研究不仅展示了大型语言模型在处理复杂任务时的巨大潜力，同时也为这些模型的应用开辟了新的可能性。通过提供更多的上下文信息，多样本ICL能够显著提高模型在特定任务上的表现，并且增强了模型的泛化能力。更重要的是，这项技术能够减少对人类生成数据的依赖，这在数据获取成本高昂或数据稀缺的领域尤为重要。这项研究为理解和优化长上下文模型的ICL使用奠定了基础，预示着大型语言模型（LLMs）能力的新时代，它们将能够更有效地处理更广泛的任务，同时减少对昂贵的微调过程的需要。

然而，尽管多样本ICL带来了许多积极的成果，但未来的研究仍有许多工作要做。首先，需要对多样本ICL在各种长上下文模型中的性能进行更深入的评估。这不仅包括对不同任务和领域的模型性能的评估，也包括对模型在不同上下文长度下的表现进行比较。研究者们还应当探索将多样本性能作为评估长上下文模型质量的新指标，这可能会为模型选择和优化提供新的视角。

另一个重要的研究方向是深入理解在某些情况下为何更多的示例会导致性能下降。这可能涉及到模型的过拟合、示例的质量问题，或者是上下文信息管理的挑战。研究者们需要进一步探索这些问题，并寻找改进多样本ICL能力的新的研究方向。这可能包括开发新的算法来优化示例的选择，或者是设计新的模型架构来更有效地处理长上下文信息。

多样本ICL的研究为大型语言模型的发展提供了新的动力和方向。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有理由相信，未来的LLMs将变得更加强大、灵活和适应性强，能够在更广泛的领域中发挥作用，推动人工智能技术的进一步发展。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.11018