要約:
- EPFLの研究者が大規模言語モデル（LLMs）の適応におけるインコンテキスト学習（ICL）と指示微調整（IFT）を比較する研究を実施
- ICLとIFTは最初のMT-Benchテストで少ない訓練例（最大50個）を使用すると同様の結果を示す
- 簡単なタスクではICLとIFTに類似性がありますが、複雑なシナリオでは大きな違いが現れ、IFTが優れたパフォーマンスを示す
- ICLモデルは個々の例のスタイルに過剰適合し、複雑な会話に対処するのが難しいという研究仮説があります
- URIALメソッドは、わずか3つの例と指示に従うルールでベース言語モデルをトレーニングしましたが、IFTで調整されたモデルには及ばなかった
- デコーディングパラメータはモデルのパフォーマンスに重要な影響を与え、正しいパラメータ設定によりベースモデルでもある程度の指示に従うことが可能
- ICLは少ない訓練例が利用可能な場合に効果的であり、多回の会話などの複雑なタスクにはIFTが優れる
- ICLとIFTの選択は、リソース、データ量、特定のアプリケーション要件など、様々な要因に依存する
感想:
研究によると、ICLとIFTの適切な選択は、データ品質の重要性に依存しており、少ない例を使用する場合にはICLが有効であることが示されました。一方、IFTは多回の会話などの複雑なタスクには優れており、データセットが大きくなるにつれて改善されることが強調されました。ICLとIFTの使い分けは、研究で強調されているように、利用可能なリソースや具体的なアプリケーションの要件など、様々な要因に依存する重要な決定であると感じます。