要約:
- インコンテキストラーニング（ICL）として知られるデモンストレーション例を取り入れることで、大規模言語モデル（LLM）および大規模マルチモーダルモデル（LMM）の性能が向上する。
- 最近の研究では、フォーショットマルチモーダルICLがLMMの性能を改善することが確認され、特にドメイン外のタスクにおいて効果的である。
- 研究者は、GPT-4oやGemini 1.5 Proなどの進んだモデルでより長いコンテキストウィンドウを使用し、これまで制約されていたデモンストレーション例の増加の影響を調査できるようになった。
感想:
この論文は、デモンストレーション例を増やすことがモデルの性能向上にどのように影響するかを評価した興味深い研究です。特にGemini 1.5 Proは、多くのデータセットで一貫して高い性能を示すことが示されており、新しいタスクやドメインに素早く適応させるために多数のデモンストレーション例を活用する可能性を示唆しています。今後の研究では、従来のファインチューニングと多ショットICLの比較効果やデータ効率性を調査する必要があります。